如何在R中读取data frame中Type B所在行之前的所有行

解决方案 #

分两种场景处理：

场景1：还未从源文件读取数据，直接读入时就筛选Type B前的内容 #

以csv文件为例，先定位Type B的行号再读取对应范围：

# 第一步：读取所有行定位Type B的首次出现位置
all_lines <- readLines("你的文件路径.csv")
type_b_pos <- which(grepl("Type B", all_lines, fixed = TRUE))[1]

# 第二步：读取Type B之前的所有行，skip参数可根据你是否要保留Type A行调整
df_type_a <- read.csv(
  text = all_lines[1:(type_b_pos - 1)],
  skip = 1 # 跳过Type A那行，直接用下一行当表头，不需要的话可以删掉这个参数
)

如果是Excel文件，可以用readxl包的read_excel配合n_max参数实现，逻辑完全一致。

场景2：已经把全量内容读入为data.frame，现在筛选对应范围 #

假设你已经读入的全量数据框叫df_full：

# 第一步：找到第一列值为Type B的首次出现行号
type_b_idx <- which(df_full[, 1] == "Type B")[1]

# 第二步：提取Type B之前的所有行
df_type_a <- df_full[1:(type_b_idx - 1), ]

# 可选操作：把第一行（Type A下方的第一行数据）设为表头，同时转换列类型
colnames(df_type_a) <- as.character(df_type_a[1, ])
df_type_a <- df_type_a[-1, ]
df_type_a <- dplyr::mutate_all(df_type_a, as.numeric)

注意事项 #

• 如果匹配Type B时存在空格、大小写不一致的问题，可以用trimws()处理列值，或者给grepl加ignore.case = TRUE参数
• 不需要删除Type A行的话，跳过对应删除步骤即可，也可以额外加一列type = "A"给数据打分类标签

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jennyro