我们可以使用lubridate的parse_date_time()函数将字符串值转换为从csv文件中读取的日期。

# first, use system() to display the file saved to CSV from Excel
system("more ./data/SampleDates.csv")

...和输出：

> system("more ./data/SampleDates.csv")
Name,startDate,endDate
Jane,8/23/22,3/11/23
Joe ,10/1/21,4/15/22

此时，日期是“不明确的”，因为R不能分辨日期字段是日期中的第一个字段还是最后一个字段。
接下来，我们将数据读入R，加载lubridate并使用parse_date_time()将字符串转换为日期，这允许我们指定年份字段是最后一个字段，并且是2位数（%y）而不是4位数（%Y）。

df <- read.csv("./data/SampleDates.csv")
library(lubridate)
df$startDate <- parse_date_time(df$startDate,"%m/%d/%y")
df$endDate <- parse_date_time(df$endDate,"%m/%d/%y")

最后，我们打印结果以显示日期值现在呈现为日期。

df

...和输出：

> df
  Name  startDate    endDate
1 Jane 2022-08-23 2023-03-11
2 Joe  2021-10-01 2022-04-15

..并证明startDate和endDate是日期：

> # show that startDate and endDate are now dates
> class(df$startDate)
[1] "POSIXct" "POSIXt" 
> class(df$endDate)
[1] "POSIXct" "POSIXt

如果其他人遇到这个问题，我仍然不知道如何使用.csv;但是，如果您可以将Excel文件另存为.xls或.xlsx，那么我找到了一个解决方案：

install.packages(tidyverse)
library(readxl)

df <- read_excel("YourFile.xlsx")

test <- as.Date(df$DateColumn)

我不知道为什么R Studio喜欢使用这种方法导入相同的日期列，而不是.csv方法，但它不会再抛出那个错误了。希望有人能发布一个解决方案，不涉及重新保存excel文件为不同的格式，但这对我所需要的工作，所以它回答了我的问题。