问题描述
问题是txt文件本身的格式似乎不正确，但是一旦它们处于R环境中就无法将任何数据转换为可行的格式（即每列只有一个条目的数据框），那么我什么也无法工作）。
基本的R函数read.delim将我的文本文件作为单列导入（忽略定界符，我不确定它是制表符还是空格）。我尝试过：
indivs<-lapply(files,read.delim,sep="\t",header=T,na.strings = "NA")
给出所描述的不良结果（单列，所有值都用空格或制表符分隔为长字符串）
我也尝试过：
indivs<-lapply(files,sep=" ",na.strings = "NA")
它抛出：
Error in read.table(file = file,header = header,sep = sep,quote = quote,:
more columns than column names
数据来自GPS跟踪器，它们很容易得到错误的读数，这会导致列号/标题差异，因为当不确定位置时，它给出的值不那么多（另请参见数据结构）。它给出了这样的条目：
356 356 NotEnoughSats 0/2 19/12/12 13:40:11
完整条目如下：
357 357 Valid 5/6 19/12/12 13:50:11 19/12/12 13:48:33.831 -97.169 -23.44309 151.91783 35.04 10.8 0.9 0.0 0.00
使用我实际上设法导入dplyr::filter和grepl组合的尝试文件的方法，目的是删除错误读数的行，使我得到正确数量的标题名称和条目，可以正确执行read.delim
我正在为不同的跟踪器处理数据帧列表，因此，如果有人可以找到使用lapply函数或类似函数来应用求解的方法，则我更喜欢这样的方法（不运行）：
cleaned.txts<-lapply(indivs,function(x){
x%>%
filter(grepl("Valid ",.))
})
以下是其中一个数据帧的样本：
> head(indivs[1])
[[1]]
Index.........Status..Sats..RTC.date..RTC.time..FIX.date......FIX.time...Delta.s......Latitude....Longitude..Altitude.m.....HDOP........eRes..Temperature.C...Voltage.V.
1 1 NotEnoughSats 0/0 19/12/10 02:30:06 -81.140 0.0 0.00
2 2 NotEnoughSats 0/0 19/12/10 02:40:06 -81.160 0.0 0.00
3 3 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 02:50:08 -81.180 0.0 0.00
4 4 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 03:00:08 -81.200 0.0 0.00
5 5 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 03:10:08 -81.220 0.0 0.00
6 6 NotEnoughSats 0/0 19/12/10 03:20:06 -81.240 0.0 0.00
7 7 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 03:30:08 -81.260 0.0 0.00
8 8 Valid 3/3 19/12/10 03:40:11 19/12/10 03:38:49.720 -81.280 -23.44205 151.91308 30.00 2.9 0.0 0.0 0.00
9 9 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 03:50:08 -81.300 0.0 0.00
10 10 NotEnoughSats 0/0 19/12/10 04:00:06 -81.320 0.0 0.00
11 11 NotEnoughSats 0/0 19/12/10 04:10:06 -81.340 0.0 0.00
12 12 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 04:20:08 -81.360 0.0 0.00
13 13 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 04:30:08 -81.380 0.0 0.00
14 14 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 04:40:08 -81.400 0.0 0.00
15 15 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 04:50:08 -81.420 0.0 0.00
16 16 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 05:00:08 -81.440 0.0 0.00
17 17 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 05:10:08 -81.460 0.0 0.00
18 18 NotEnoughSats 0/2 19/12/10 05:20:08 -81.480 0.0 0.00
19 19 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 05:30:08 -81.500 0.0 0.00
20 20 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 05:40:08 -81.520 0.0 0.00
21 21 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 05:50:08 -81.540 0.0 0.00
22 22 Valid 5/5 19/12/10 06:00:11 19/12/10 05:58:49.467 -81.533 -23.44350 151.91756 58.28 1.5 0.8 0.0 0.00
23 23 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 06:10:08 -81.580 0.0 0.00
24 24 Valid 3/3 19/12/10 06:20:11 19/12/10 06:18:49.400 -81.600 -23.43780 151.92362 58.35 219.5 0.0 0.0 0.00
25 25 NotEnoughSats 0/1 19/12/10 06:30:08 -81.720 0.0 0.00
解决方法
//更新：
OP的问题可以简单地通过以下方式解决：
indivs <- lapply(files,read.table,sep="",header=T,fill=T)
indiv2 <- lapply(indivs,filter,Status=="Valid")
原始答案：
这项工作可以吗？
它对我有用，假设您的跟踪器具有GPS读数时在末尾添加了额外的列。否则，您可能想在map_dfr内为每个文件固定名称。
library(dplyr)
library(purrr)
# only get the content of your files
files_content <- file_ls %>%
map_dfr(~suppressWarnings(read.table(.,sep='',header=F,skip=1,fill=T,na.strings = '')))
# only get the headers and keep the longest one
files_headers <- file_ls %>%
map(~read.table(.,nrows=1,na.strings = '')) %>%
.[[which.max(sapply(.,length))]]
# rename the columns with that header
files_final <- files_content %>%
rename_with(.fn = ~as.character(files_headers[.x]),.cols = names(files_headers))
//更新：
考虑到多行数据的问题，这是一个返工。
这次，代码逐行读取每个文件，然后根据是找到real_line_id还是Valid中的一个分配一个NotEnoughSats。然后，我们将奇怪地在您的文件中分割的行粘合在一起，直到解析完这些行。
library(readr)
library(tibble)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
library(purrr)
files_headers <- file_ls %>%
map(~read.table(.,na.strings = '')) %>%
.[[which.max(sapply(.,length))]] %>%
as.character()
files_final <- file_ls %>%
map_dfr(
~ tibble(
line_raw = read_lines(.,skip = 1)
) %>%
mutate(
validity = str_extract(line_raw,'NotEnoughSats|Valid')
) %>%
group_by(real_line_i = cumsum(!is.na(validity))) %>%
summarise(
parsed_line = paste(line_raw,collapse = ' ') %>%
map(
~ strsplit(.,split = '\\s+') %>%
unlist() %>%
setNames(.,files_headers[seq_along(.)]) %>%
as_tibble_row(.name_repair = 'universal')
),.groups = 'drop'
) %>%
unnest(parsed_line)
)