我有一个制表符分隔的数据，其中有一列包含地址，地址中包含逗号。
我正在使用 read.table 将数据导入 R，但是我的同事使用带有 sep="\t" 的 read.csv 来做同样的事情，我们最终在导入的数据框中都有不同的行数。
另外，当我在 Excel 中导入数据时，我得到的记录数与 sep="\t" 的 read.csv 相同。
我可以验证哪个导入和记录数是正确的最具体的方法是什么？
请让我知道我可以在此处添加哪些详细信息来帮助回答问题。
【问题讨论】：
sep 参数很重要，但您也可以考虑 quote 和 dec。另一种解决方案是在readr 包中使用read_delim。
通过?read.table 阅读这两个函数的帮助文件（这将同时显示）。您会看到read.csv 只是read.table，其中一些参数设置为不同的默认值。
其中一个论点是header。在read.table 和sep="\t" 中，也可以尝试使用header=TRUE。
如果这不起作用，请执行以下操作：read.table('file.txt', header=TRUE, sep="\t", quote="\"", dec=".", fill=TRUE, comment.char=""。该代码应该给出与read.csv 完全相同的结果，因为我只是将所有参数设置为read.csv 使用的参数。然后，您可以首先将其中一些参数更改回 read.table 默认值（通过不指定它们）来确定哪个参数导致您的 data.frame 的 read.csv 和 read.table 之间存在差异（请记住，不止一个论点可能导致差异）。我可以很容易地看到header、sep、quote、comment.char 和fill 参数可能会影响输出中的行数。我无法想象dec 会如何产生这种效果，但如果它很重要，我不会感到惊讶。
通常，我倾向于期望不同的输入 = 不同的输出，而当不同的输入 = 相同的输出时，我认为这是例外的。您使用的函数相似，但它们的区别在于解释文本文件的不同方式，所以我期望它们会产生不同的结果。哪个是“正确的”不是一个功能正确执行和另一个错误执行的问题，而是用户理解他们在与输入相关的情况下所做的事情。
【讨论】：
t1 <- read.csv()、t2 <- read.table()、dim(t1)、dim(t2) 之类的东西。那有意义吗？想想是什么参数集导致他们给出不同的答案，以及你正在阅读的 csv 类型。当我的数据文件有一个“注释”列时，我必须非常小心如何解释各种字符（特别是 comment 参数很有用）。抱歉，如果我觉得我很迂腐，我不清楚你是否认为这是一个“错误”，read.aable 给出了令人惊讶的结果。
head(t1) 和 tail(t1)，然后对 t2 做同样的事情。我希望 R 输出会有明显的差异。然后我会问自己哪个更有意义（对我来说，作为一个对数据应该是什么样子有预先期望的人），并采用似乎以我想要的方式解释数据文件的任何方法。我敢打赌，使用quote="\"" 是您想要的，b/c 我很确定这会阻止一列中的sunny,boat 被解释为两列sunny 和boat为另一个。