Read.table 与 read_csv：模型不同 [关闭]答案

【问题标题】：Read.table vs. read_csv: model are divergent [closed]Read.table 与 read_csv：模型不同 [关闭]
【发布时间】：2018-03-10 22:42:12
【问题描述】：

我使用了 read.table（参数 sep="\t", header = T, na.string = "NA"）和 read_csv（参数 col_names = T, na = "NA"）读取 csv 文件的阅读器包。当我估计一个模型时，尽管观察次数相同，但总结显示的结果却大不相同。现在我不知道这两个模型中的哪个是基于正确导入的数据的。我该如何调试呢？

【问题讨论】：

对照硬盘驱动器上的文件检查导入到 R（对象）内存中的数据。看看哪一个是正确的。另外，为什么要为 read.table 指定制表符分隔符，但使用 readr 包中的 read_csv？如果您有制表符分隔的数据，请使用 read.delim() 或 readr::read_delim()
好吧，sep = "\t" 与 csv 有很大不同，因此不同的结果也就不足为奇了。一个例子可能会有所帮助！

标签： r readr

【解决方案1】：

问题：将数据读入 R 后，如何调试意外结果。

回答：第一步，甚至在您遇到问题之前，应该是查看数据。您将开发自己的工作流程，但我的工作流程涉及在文本编辑器中查看它，以查看我对它的假设是否成立。我可能会在文本编辑器中搜索某些值。然后我用str(my_data)、head(my_data)、colSums(is.na(my_data))、View(my_data) 在 R 中查看它，并根据它的结构，summary(my_data)，无论是对于整个数据帧，还是对于它的子集（取决于关于它有多少变量）。

【讨论】：

谢谢！实际发生的是，在原始数据集中，标题向左移动。由于某种原因 read.table 能够正确分配标题，而 read_csv 没有。
很高兴你能弄明白！