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我尝试使用{readr}中的read_csv将一个CSV文件读入R。为了演示真实的的问题，我首先将参数guess_max重置为5（默认值为1000）

library(readr)
formals(read_csv)$guess_max <- 5

以较小的文字数据为例：

csv <- I(
"ID, Col1, Col2, VarA, VarB, VarC
1, NA, NA, NA, NA, NA
2, NA, NA, NA, NA, NA
3, NA, NA, NA, NA, NA
4, NA, NA, NA, NA, NA
5, 0, 1, x, y, z
6, NA, NA, NA, NA, NA")

read_csv(csv)

# # A tibble: 6 × 6
#      ID  Col1    Col2    VarA   VarB   VarC 
#   <dbl>  <lgl>   <lgl>   <lgl>  <lgl>  <lgl>
# 1     1  NA      NA      NA     NA     NA   
# 2     2  NA      NA      NA     NA     NA   
# 3     3  NA      NA      NA     NA     NA   
# 4     4  NA      NA      NA     NA     NA   
# 5     5  FALSE*  TRUE*   NA*    NA*    NA*
# 6     6  NA      NA      NA     NA     NA

*：出现解析问题
受guess_max的影响，只有前5行（列名和ID 1到4）用于猜测列类型，由于ID 1到4中的值都缺失，所以所有列都被猜测为logical，解析错误：

• 0、1（整数）→ FALSE、TRUE（逻辑）
• 'x'、'y'、'z'（字符）→ NA（逻辑）

在这种情况下，我必须手动设置col_types：

read_csv(csv, col_types = cols(Col1 = col_integer(), Col2 = col_integer(),
                               VarA = col_character(), VarB = col_character(), VarC = col_character()))

# # A tibble: 6 × 6                                                                                                   
#      ID  Col1  Col2 VarA  VarB  VarC 
#   <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <chr>
# 1     1    NA    NA NA    NA    NA   
# 2     2    NA    NA NA    NA    NA   
# 3     3    NA    NA NA    NA    NA   
# 4     4    NA    NA NA    NA    NA   
# 5     5     0     1 x     y     z    
# 6     6    NA    NA NA    NA    NA

当列很多的时候，逐个提供列类型是很麻烦的，如果我想指定的那些列的名称有一些模式，我希望使用类似 的语法来指定跨多个列的类型，比如across() in {dplyr}，伪代码如下：

read_csv(csv, col_types = cols(across(starts_with("Col"), col_integer()),
                               across(starts_with("Var"), col_character())))

是否可以通过readr本身或其他附加软件包实现？
先谢了！

编辑

我需要使用col_xxx()而不是它们的缩写（'i'、'c'等）来创建更通用的列规范，例如

cols(across(contains("Date"), col_date(format = "%m-%d-%Y")),
     across(Fct1:Fct9, col_factor(levels = custom_levels)))