如何在fread的select/check.names后设置colClasses以保留前导零？

我现在要处理一批异构数据，最多有100个文件，单个文件能达到1.5GB，为了速度考虑选了data.table::fread，但碰到了几个绕不开的问题：

• 源数据有重复列名，而且我没法控制源数据的格式；
• ID这类列必须保留前导零，所以得直接按字符/因子类型导入，不能等导入后再转换；
• 我只需要部分列，数据量太大，全量导入再筛选太浪费资源；
• 每个文件的列数和列名都略有差异，得用正则匹配目标列，最后得到固定数量的列。

我本来的思路是先读取所有列名，用正则筛选出目标列，再通过fread的select参数导入指定列。但发现colClasses是在select/check.names之前生效的，哪怕用命名列表也匹配不上处理后的列名。想请教一下，有没有办法在select/check.names之后再设置colClasses，同时还能保留前导零？

我试过一些相关的colClasses设置方法，但都适配不了我的异构文件场景。

可复现示例代码 #

# 创建测试数据
dt <- data.frame(
  ID = c("01","02","03"), 
  HH = 1:3, 
  MM = rep(0,3), 
  HH = 2:4, 
  MM = rep(0,3),
  Precipx = rnorm(3), 
  other1 = rep(0,3), 
  other2 = rep(1,3),
  check.names = F
)
write.csv(dt, "test.csv", row.names = F, quote = F)

# 读取列名并筛选目标列
Colnames <- names(fread("test.csv", nrows = 0 , check.names = T))
# 假设grp是自定义的正则匹配函数，用于筛选符合规则的列
ColNos <- grp(c("ID|HH.1|MM.1|Precip"), Colnames)

# 成功导入但丢失前导零
dat <- fread("test.csv", check.names = T, select = ColNos)

# 提示colClasses数量不匹配，无法为所有列设置类型（文件列差异大）
dat <- fread("test.csv", check.names = T, select = ColNos, colClasses = c("character","character","character","numeric"))

# 无法匹配处理后的列名，比如HH.1，且Precip列名不固定（有时是Precipy/Precipz）
dat<- fread("test.csv", check.names = T, select = ColNos, colClasses = c("ID" = "character","HH.1" = "character","MM.1" = "character","Precipx" = "numeric"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sarah