使用readr 2.0.0以后，您可以一次读取多个文件，只需提供文件参数的路径列表。下面是一个使用readr::read_csv()的示例。

packageVersion("readr")
#> [1] '2.0.1'
library(readr)
library(fs)

# create files to read in
write_csv(read_csv("1, 2 \n 3, 4", col_names = c("x", "y")), file = "file1.csv")
write_csv(read_csv("5, 6 \n 7, 8", col_names = c("x", "y")), file = "file2.csv")

# get a list of files
files <- dir_ls(".", glob = "file*csv")
files
#> file1.csv file2.csv

# read them in at once
# record paths in a column called filename
read_csv(files, id = "filename")
#> # A tibble: 4 × 3
#>   filename      x     y
#>   <chr>     <dbl> <dbl>
#> 1 file1.csv     1     2
#> 2 file1.csv     3     4
#> 3 file2.csv     5     6
#> 4 file2.csv     7     8

由reprex包于2021-09-16创建(v2.0.1)

只要你的电脑有多个核，下面的代码就能让你以最快的速度处理大数据:

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(doParallel, data.table, stringr)

# get the file name
dir() %>% str_subset("\\.csv$") -> fn

# use parallel setting
(cl <- detectCores() %>%
  makeCluster()) %>%
  registerDoParallel()

# read and bind all files together
system.time({
  big_df <- foreach(
    i = fn,
    .packages = "data.table"
  ) %dopar%
    {
      fread(i, colClasses = "character")
    } %>%
    rbindlist(fill = TRUE)
})

# end of parallel work
stopImplicitCluster(cl)

更新于20/04/16: 当我发现一个可用于并行计算的新包时，使用以下代码提供了一个替代解决方案。

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(future.apply, data.table, stringr)

# get the file name
dir() %>% str_subset("\\.csv$") -> fn

plan(multiprocess)

future_lapply(fn,fread,colClasses = "character") %>% 
  rbindlist(fill = TRUE) -> res

# res is the merged data.table

使用plyr::ldply，在读取400个csv文件时，通过启用.parallel选项，大约可以提高50%的速度，每个文件大约30-40 MB。示例包括一个文本进度条。

library(plyr)
library(data.table)
library(doSNOW)

csv.list <- list.files(path="t:/data", pattern=".csv$", full.names=TRUE)

cl <- makeCluster(4)
registerDoSNOW(cl)

pb <- txtProgressBar(max=length(csv.list), style=3)
pbu <- function(i) setTxtProgressBar(pb, i)
dt <- setDT(ldply(csv.list, fread, .parallel=TRUE, .paropts=list(.options.snow=list(progress=pbu))))

stopCluster(cl)

如下所示，每个数据帧都应该作为单个列表中的单独元素:

temp = list.files(pattern="*.csv")
myfiles = lapply(temp, read.delim)

这里假设您将这些csv文件放在一个目录(您当前的工作目录)中，并且它们都具有小写扩展名.csv。

如果你想把这些数据帧组合成一个单一的数据帧，请参考其他答案中的解决方案，如do.call(rbind，…)，dplyr::bind_rows()或data.table::rbindlist()。

如果你真的想要每个数据帧在一个单独的对象中，即使这通常是不可取的，你可以使用assign执行以下操作:

temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i]))

或者，不带赋值，并演示(1)如何清理文件名以及(2)如何使用list2env，您可以尝试以下方法:

temp = list.files(pattern="*.csv")
list2env(
  lapply(setNames(temp, make.names(gsub("*.csv$", "", temp))), 
         read.csv), envir = .GlobalEnv)

但是，最好还是把它们放在一个列表中。

除了使用lapply或R中的其他循环构造，您还可以将CSV文件合并到一个文件中。

在Unix中，如果文件没有头文件，那么很简单:

cat *.csv > all.csv

或者如果有标题，你可以找到一个字符串匹配标题，只有标题(即假设标题行都以“年龄”开头)，你会这样做:

cat *.csv | grep -v ^Age > all.csv

我认为在Windows中，你可以通过DOS命令框中的COPY和SEARCH(或FIND或其他什么)来做到这一点，但为什么不安装cygwin并获得Unix命令shell的强大功能呢?

这是我开发的代码，读取所有csv文件到R.它将为每个csv文件单独创建一个dataframe，并标题dataframe文件的原始名称(删除空格和.csv)，我希望你发现它有用!

path <- "C:/Users/cfees/My Box Files/Fitness/"
files <- list.files(path=path, pattern="*.csv")
for(file in files)
{
perpos <- which(strsplit(file, "")[[1]]==".")
assign(
gsub(" ","",substr(file, 1, perpos-1)), 
read.csv(paste(path,file,sep="")))
}