如何用readr::read_table读取表头列数不匹配文件并合并日期时间列

我有一批格式特殊的文件：表头是datetime、variable、value三列，但实际数据行却包含日期、时间、变量名、数值四列。用readr::read_table读取时，因为表头列数和数据列数不一致直接报错。目前我通过skip=1跳过表头的方法能解决，但我希望不用跳过表头，直接让read_table识别指定的三个表头，同时把数据里的前两列（日期+时间）合并成datetime列，试了col_types参数没成功，求可行方案。

示例数据 #

ex_txt="datetime variable value
2011-01-01 01:00:00 precipitation 10.0
2011-01-01 02:00:00 precipitation 5.0
2011-01-01 03:00:00 precipitation 0.0"

当前临时解决代码 #

read_table(ex_txt,skip=1,col_names = c("date","time","variable","value")) %>%
  mutate(datetime=lubridate::ydm_hms(paste(date,time))) %>% 
  select(datetime,variable,value)

可行解决方案 #

由于表头行（3列）和数据行（4列）的列数不匹配，直接调用read_table会触发报错，这里提供两种更贴合需求的处理方式：

方式一：拆分表头与数据读取（清晰直观） #

先单独提取原表头作为最终列名，再读取数据并合并日期时间列，最后对应原表头的结构：

library(readr)
library(lubridate)
library(dplyr)

# 提取原表头
original_header <- read_table(ex_txt, n_max = 0) %>% colnames()

# 读取数据并处理
final_df <- read_table(ex_txt, skip = 1, col_names = c("date", "time", original_header[-1])) %>%
  mutate(datetime = ymd_hms(paste(date, time))) %>%
  select(all_of(original_header))

方式二：用read_lines预处理（一步式） #

通过read_lines先拆分表头和数据内容，再读取数据并合并列，最后还原原表头：

library(readr)
library(lubridate)
library(dplyr)

lines <- read_lines(ex_txt)
# 读取数据行并合并日期时间
final_df <- read_table(text = paste(lines[-1], collapse = "\n"),
                       col_names = c("date", "time", "variable", "value")) %>%
  mutate(datetime = ymd_hms(paste(date, time))) %>%
  select(datetime, variable, value)
# 还原原表头
colnames(final_df) <- str_split(lines[1], "\\s+")[[1]]

这两种方式都不需要舍弃原表头，同时完成了日期时间列的合并，完美匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stuttungr