绑定 csv 文件时导入大量数字

Question

尝试导入列超过最大整数 (.Machine$integer.max = 2147483647) 的数据时我的代码出现问题。使用 readr 的 read_csv 我相信它是导入为 NA 而不是四舍五入。复杂性来自于尝试使用 rbindlist 导入多个 csvs。

这是我当前的设置：

 load_df_path <- file.path(".../dffolder") #path to folder
 df_path_files <- list.files <- (load_df_path, full.names = TRUE) #list files in path

 df <- rbindlist(lapply(df_path_files, read_csv)) # read in csvs using readr

如何编写最后一行来导入 csvs 并将列 "amount" 转换为字符而不是整数？

以下是我尝试过的一些方法，但都没有成功...

## This gets error: Error in switch(tools::file_ext(path)....
 df <- rbindlist(lapply(df_path_files, read_csv(df_path_files, col_types = list(amount = col_character())))) 


## recreate read_csv and changed col_types = NULL to the above but getting the warning
## Error in FUN(X[[i]], ...) : could not find function "read_delimited"

tl;dr - 在将特定列更改为字符格式或 int64 时需要帮助导入 csvs 列表。

谢谢。

Answer 1

你就快完成了，只是语法...

df_list <- lapply(df_path_files, read_csv, col_types = cols(amount = col_character()))
df <- rbindlist(df_list)

col_types 期望 NULL 或 cols 创建的东西。参见 ?read_csv 和 ?cols。

另一个想法：也许强制执行 numeric 而不是 int 可能是一个解决方案：使用 cols(amount = col_double()) 看这里： long/bigint/decimal equivalent datatype in R

绑定 csv 文件时导入大量数字

Importing large numbers when binding csv files

r

readr