我想上传一个Excel文件作为R中的 Dataframe 。这是一个包含大量数字和一些#NV值的大文件。对于大多数列（总共有4，000列）来说，上载效果很好。但是对于某些列，R会将列更改为“TRUE”或“FALSE”，从而创建一个布尔列。我不希望这样，因为所有列都应该是数字。你知道R为什么这么做吗？
gfttwv5a1#
如果您提供代码片段，将非常有帮助，因为有许多不同的Excel到 Dataframe 库/方法/行为。
但是假设您使用的是writexl，read_excel函数有一个guess_max参数，用于这种情况。guess_max默认为1000。尝试df <- read_excel(path = filepath, sheet = sheet_name, guess_max = 100000)由于 Dataframe 不能在同一列中有不同的数据类型，read_excel必须读取您的excel文件，并猜测每列应该是什么数据类型，然后才能实际填充 Dataframe 。如果一列碰巧在前1000行中只有NA值，read_excel将假设您有一列布尔值。然后在以后的行中遇到的所有后续值都将相应地进行强制转换。因此，如果将guess_max设置为较大的值，则会使read_excel变慢，但可能会避免将数值强制转换为布尔值。
writexl
read_excel
guess_max
df <- read_excel(path = filepath, sheet = sheet_name, guess_max = 100000)
1条答案
按热度按时间gfttwv5a1#
如果您提供代码片段，将非常有帮助，因为有许多不同的Excel到 Dataframe 库/方法/行为。
但是假设您使用的是
writexl，read_excel函数有一个guess_max参数，用于这种情况。guess_max默认为1000。尝试
df <- read_excel(path = filepath, sheet = sheet_name, guess_max = 100000)由于 Dataframe 不能在同一列中有不同的数据类型，
read_excel必须读取您的excel文件，并猜测每列应该是什么数据类型，然后才能实际填充 Dataframe 。如果一列碰巧在前1000行中只有NA值，read_excel将假设您有一列布尔值。然后在以后的行中遇到的所有后续值都将相应地进行强制转换。因此，如果将guess_max设置为较大的值，则会使read_excel变慢，但可能会避免将数值强制转换为布尔值。