R语言使用tidyverse的read_csv()导入csv时如何处理单数字日期解析问题

方案1：修改日期格式参数适配单数字日期 #

readr的日期解析支持带%o前缀的格式符，用来匹配可选前导零的数字，你只需要把原来的%d替换为%od即可，如果你的月份也可能出现单数字的情况，同理替换%m为%om。

修改后的代码如下：

main_df <- read_csv("./data/202001.csv",
                    skip = 7,
                    col_types = cols(
                      Date = col_date(format = "%od/%om/%Y")
                    )
                 )

这个写法可以同时兼容1/01/2020和31/01/2020两类日期格式，不需要额外处理。

方案2：先读为字符再用lubridate解析 #

如果你不想记特殊格式符，可以先把Date列读取为字符型，之后用tidyverse生态下lubridate包的dmy()函数解析，该函数默认自动适配日/月/年格式下的前导零有无问题，容错性更高：

library(lubridate)

main_df <- read_csv("./data/202001.csv",
                    skip = 7,
                    col_types = cols(
                      Date = col_character()
                    )
                 ) %>% 
  mutate(Date = dmy(Date))

补充：批量读取33个csv文件的方法 #

如果你需要一次性读取所有目标csv并合并为一个tibble，可以搭配purrr包的map_dfr()函数实现：

library(purrr)
library(lubridate)

# 提取data文件夹下所有符合命名规则的csv路径
file_paths <- list.files(path = "./data", pattern = "\\.csv$", full.names = TRUE)

# 批量读取并合并
main_df <- map_dfr(file_paths, function(x) {
  read_csv(x, skip = 7, col_types = cols(Date = col_character()))
}) %>% 
  mutate(Date = dmy(Date))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fazal Mahmud Niloy