readr - как обновить объект col_spec из spec()

Мне нравится рабочий процесс, касающийся спецификаций столбцов, как описано в этом сообщении в блоге RStudio. По сути, можно получить спецификацию столбца после read_csv импортировать, а затем сохранить его для последующего использования. Например, из этого поста:

mtcars2 <- read_csv(readr_example("mtcars.csv"))
#> Parsed with column specification:
#> cols(
#>   mpg = col_double(),
#>   cyl = col_integer(),
#>   disp = col_double(),
#>   hp = col_integer(),
#>   drat = col_double(),
#>   wt = col_double(),
#>   qsec = col_double(),
#>   vs = col_integer(),
#>   am = col_integer(),
#>   gear = col_integer(),
#>   carb = col_integer()
#> )
# Once you've figured out the correct types
mtcars_spec <- write_rds(spec(mtcars2), "mtcars2-spec.rds")

# Every subsequent load
mtcars2 <- read_csv(
  readr_example("mtcars.csv"), 
  col_types = read_rds("mtcars2-spec.rds")
)

К сожалению, сами объекты спецификации представляют собой списки с атрибутами, но они не соответствуют различным спецификациям столбцов, указанным для read_csv функция через col_types параметр

> mtcars_spec$cols$cyl
<collector_integer>
> str(mtcars_spec$cols$cyl)
 list()
 - attr(*, "class")= chr [1:2] "collector_integer" "collector"
> class(mtcars_spec)
[1] "col_spec"

Кроме того, файлы.rds безобразны для редактирования в Windows (по крайней мере, для меня).

Я хотел бы иметь возможность редактировать большой col_spec объект (скажем, пропустить определенные столбцы или иным образом редактировать класс). Я могу продолжать догадываться о строках, которые мне понадобятся для редактирования списка, вот так:

attr(mtcars_spec$cols$cyl,"class")[1] = "collector_skip"` # this worked!
> mtcars_spec
cols(
  mpg = col_double(),
  cyl = col_skip(),
  disp = col_double(),
  hp = col_integer(),
  drat = col_double(),
  wt = col_double(),
  qsec = col_double(),
  vs = col_integer(),
  am = col_integer(),
  gear = col_integer(),
  carb = col_integer()
)

Но это кажется неловким. Есть ли более элегантный способ обновить классификации столбцов, скажем, как в моем примере, чтобы попытаться пропустить mtcars$cyl столбец? Или, если не элегантный способ, способ, который охватывает все возможные типы? Я не хочу много гадать о том, как я буду реализовывать <collector_date> с различными форматами даты.

Источник

1 ответ

Вот минимальная версия сообщения Джима Хестера на Github

library(readr)
test_spec <- spec_csv('x,y,theDate,skipCol
  1,a,"21/01/2018", "skip1
  2,z,"31/01/2018", "skip2')

test_spec
#> cols(
#>   x = col_integer(),
#>   y = col_character(),
#>   theDate = col_character(),
#>   skipCol = col_character()
#> )

test_spec$cols[["theDate"]] <- col_date("%d/%m/%Y")
test_spec$cols[["skipCol"]] <- col_skip()

test_spec
#> cols(
#>   x = col_integer(),
#>   y = col_character(),
#>   theDate = col_date(format = "%d/%m/%Y"),
#>   skipCol = col_skip()
#> )

Заметки

  • Вам нужно знать формат даты ваших данных.
  • Вы можете использовать readr::spec_csv() для файла
Источник
Другие вопросы по тегам