R语言CSV处理：跳过无关行及拆分逗号分隔列的方法

1. 直接读取跳过前两行的多列数据框（最优方法） #

不用绕弯子用readLines，直接用read.csv的skip参数就能一步到位，自动解析逗号分隔的列和列名：

my.files <- list.files()
# skip=2 跳过前两行，header=TRUE 表示第3行是列名
df <- read.csv(my.files[1], skip = 2, header = TRUE)

这样得到的df就是结构正确的多列数据框，无需后续拆分操作。

2. 拆分已有的逗号分隔单列数据框 #

如果已经用你原来的代码得到了单列的temp2，可以用以下两种方法拆分：

方法一：Base R 实现 #

# 将单列的字符串按逗号拆分
split_list <- strsplit(as.character(temp2[, 1]), ",")
# 把拆分后的列表转成矩阵，再转为数据框
df_split <- data.frame(do.call(rbind, split_list), stringsAsFactors = FALSE)
# 用第一行作为列名
colnames(df_split) <- df_split[1, ]
# 删除作为列名的第一行数据
df_split <- df_split[-1, ]
# 自动转换数据类型（字符转数值等）
df_split <- type.convert(df_split, as.is = TRUE)

方法二：tidyr 包简化操作 #

先安装并加载tidyr包，用separate函数一键拆分：

install.packages("tidyr")
library(tidyr)

# 按逗号拆分单列，用第一行的内容作为新列名
df_split <- separate(temp2, col = 1, into = strsplit(temp2[1,1], ",")[[1]], sep = ",")
# 删除列名行并转换数据类型
df_split <- df_split[-1, ] %>% type.convert(as.is = TRUE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者domwill