Error in map_df(., read_delim, "\t", col_types = cols(.default = col_character())) : 没有"map_df"这个函数

你在尝试使用的`map_df`是`purrr`包中的一个函数，而不是`dplyr`包中的。`dplyr`有自己的`read_table`（或简写为`tbl_read()`）和`bind_rows`（或`bind_rows_()`）等函数用于数据读取和合并。如果你想要按照`map_df`的方式操作，你应该使用`dplyr`的`map_dfr`（`map_df`的升级版），如下所示：

library(dplyr)
library(purrr)

# 使用map_dfr读取文件，并自动绑定成一个data.frame
all_files %>%
  map_dfr(function(x) {
    df <- read_delim(x, "\t", col_types = cols(.default = col_character()))
    return(df)
  })

这里，`map_dfr`会将每个文件读取的结果逐行连接到一起，形成一个大的data.frame。

**注意**：如果`col_types`不是一个标准的`cols`对象，你可能需要先加载`col_types`，如`library(tidyr)`。

相关问题

df = pd.read_csv

df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件，并使用空白字符作为分隔符。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同，但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。

在引用中的示例中，展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取，第二个是通过网页上的文件URL读取，第三个是通过文件对象读取。

fit_sum<-summary(fit) > write_csv(fit_sum,paste0(out.dir,"fit_sum.csv")) Error in write_delim(x, file, delim = ",", na = na, append = append, col_names = col_names, : is.data.frame(x) is not TRUE

这个错误提示意味着write_csv()函数的参数x不是一个数据框。而在这里，fit_sum是一个summary()函数生成的对象，虽然看起来像一个数据框，但实际上并不是一个完整的数据框，其中包含了一些额外的信息。如果你想将fit_sum保存为csv文件，可以使用下面的代码：

writeLines(capture.output(summary(fit)), paste0(out.dir,"fit_sum.csv"))

这个代码使用了capture.output()函数将summary(fit)的结果输出为字符向量，然后使用writeLines()函数将字符向量写入文件中。注意，这样写入的文件是一个文本文件，不是一个数据框，需要在后续处理中进行解析。