将 read_csv() 设置为固定数量的列？

Question

TLDR：如何设置 Rstudio 以将 CSV 导入为与 Microsoft Excel 完全相同的 tibble（Rstudio for mac 版本：版本 1.3.959，Excel for mac：版本 16.33，如果有帮助的话）？如果这是不可能的，或者它的行为应该已经相同，我该如何设置它以读取不超过 8 列的 CSV 文件并在行中填写空白值以便我可以整理它？

长版：

我有十几个 CSV 文件（从档案动物标签收集）很乱（宽度不一致，一个文件上有多个数据块），需要读入。出于工作流程的原因，我想获取原始数据并将其直接带入 R。文件之间的数据具有一致的结构：一个元数据块、一个 6 列宽的按天汇总，以及 2 个 2 列宽的常量日志记录块。如果您要计算每个部分中的空白单元格，它将是：

Section	Width	Length
Metadata	8	37
Summary Block	7	N days
Block 1	2	N*72
Block 2	2	N*72

最后三个数据块可能有数千个条目。除了单个 1x500,000+ 数据帧之外，我无法将此数据加载到 R 中。使用 tag1 = read_csv('file', skip = 37) 从我想要崩溃 R 的数据开始。它适用于 read.csv()，但这会删除我想保留的元数据块。

尝试将文件读入 Excel 会显示正确的格式（宽度、长度等），但不会加载所有数据。它切断了最后一个数据块的很大一部分。以像 read_xl() 这样的表格格式读取数据会出现同样的问题。

最终，我喜欢将数据作为包含这些不同部分的嵌套 tibble 导入，或者更好的是，自动执行此过程，以便它可以读取整个文件夹的 csv 文件，自动将它们分配给变量，然后拆分它们分成部分。但是，现在我只想将这些数据完整地转换为可行的格式，如果您能给我提供任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

获取文件中的行数n，并从中导出N。然后逐个读取块。使用相同的连接，以便每次读取都从前一次结束的位置开始。

n <- length(count.fields("myfile", sep = ""))
N = (n - 37) / (1 + 2 * 72)

con <- file("myfile", open = "r")
meta <- readLines(con, 37)
summary_block <- read.csv(con, header = FALSE, nrow = N)
block1 <- read.csv(con, header = FALSE, nrow = N * 37)
block2 <- read.csv(con, header = FALSE, nrow = N * 37)
close(con)