使用purrr并将文件id作为列:

library(tidyverse)


p <- "my/directory"
files <- list.files(p, pattern="csv", full.names=TRUE) %>%
    set_names()
merged <- files %>% map_dfr(read_csv, .id="filename")

如果没有set_names()， .id=将使用整数指示符，而不是实际的文件名。

如果你想要一个短的文件名而不是完整的路径:

merged <- merged %>% mutate(filename=basename(filename))

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)

下面是一些使用R base将.csv文件转换为data.frame的选项，以及一些可用来读取R文件的包。

这比下面的选项要慢。

# Get the files names
files = list.files(pattern="*.csv")
# First apply read.csv, then rbind
myfiles = do.call(rbind, lapply(files, function(x) read.csv(x, stringsAsFactors = FALSE)))

编辑:-更多的额外选择使用数据。表和读取器

一个fread()版本，它是数据的函数。表方案。这是目前为止R中最快的选项。

library(data.table)
DT = do.call(rbind, lapply(files, fread))
# The same using `rbindlist`
DT = rbindlist(lapply(files, fread))

使用readr，这是另一个读取csv文件的包。它比fread慢，比base R快，但功能不同。

library(readr)
library(dplyr)
tbl = lapply(files, read_csv) %>% bind_rows()

有人要求我将此功能添加到stackoverflow R包中。鉴于它是一个tinyverse包(不能依赖于第三方包)，以下是我想到的:

#' Bulk import data files 
#' 
#' Read in each file at a path and then unnest them. Defaults to csv format.
#' 
#' @param path        a character vector of full path names
#' @param pattern     an optional \link[=regex]{regular expression}. Only file names which match the regular expression will be returned.
#' @param reader      a function that can read data from a file name.
#' @param ...         optional arguments to pass to the reader function (eg \code{stringsAsFactors}).
#' @param reducer     a function to unnest the individual data files. Use I to retain the nested structure. 
#' @param recursive     logical. Should the listing recurse into directories?
#'  
#' @author Neal Fultz
#' @references \url{https://stackoverflow.com/questions/11433432/how-to-import-multiple-csv-files-at-once}
#' 
#' @importFrom utils read.csv
#' @export
read.directory <- function(path='.', pattern=NULL, reader=read.csv, ..., 
                           reducer=function(dfs) do.call(rbind.data.frame, dfs), recursive=FALSE) {
  files <- list.files(path, pattern, full.names = TRUE, recursive = recursive)

  reducer(lapply(files, reader, ...))
}

通过参数化读卡器和减速器功能，人们可以使用数据。table或dplyr(如果他们选择的话)，或者只使用适用于较小数据集的基本R函数。

我喜欢使用list.files()， lapply()和list2env()(或fs::dir_ls()， purrr::map()和list2env())的方法。这看起来既简单又灵活。

或者，您可以尝试小包{tor} (to-R):默认情况下，它将文件从工作目录导入到列表(list_*()变量)或全局环境(load_*()变量)。

例如，这里我使用tor::list_csv()将我工作目录中的所有.csv文件读入一个列表:

library(tor)

dir()
#>  [1] "_pkgdown.yml"     "cran-comments.md" "csv1.csv"        
#>  [4] "csv2.csv"         "datasets"         "DESCRIPTION"     
#>  [7] "docs"             "inst"             "LICENSE.md"      
#> [10] "man"              "NAMESPACE"        "NEWS.md"         
#> [13] "R"                "README.md"        "README.Rmd"      
#> [16] "tests"            "tmp.R"            "tor.Rproj"

list_csv()
#> $csv1
#>   x
#> 1 1
#> 2 2
#> 
#> $csv2
#>   y
#> 1 a
#> 2 b

现在我用tor::load_csv()将这些文件加载到我的全局环境中:

# The working directory contains .csv files
dir()
#>  [1] "_pkgdown.yml"     "cran-comments.md" "CRAN-RELEASE"    
#>  [4] "csv1.csv"         "csv2.csv"         "datasets"        
#>  [7] "DESCRIPTION"      "docs"             "inst"            
#> [10] "LICENSE.md"       "man"              "NAMESPACE"       
#> [13] "NEWS.md"          "R"                "README.md"       
#> [16] "README.Rmd"       "tests"            "tmp.R"           
#> [19] "tor.Rproj"

load_csv()

# Each file is now available as a dataframe in the global environment
csv1
#>   x
#> 1 1
#> 2 2
csv2
#>   y
#> 1 a
#> 2 b

如果您需要读取特定的文件，您可以使用regexp, ignore匹配它们的文件路径。大小写颠倒。

为了获得更大的灵活性，请使用list_any()。它允许您通过参数.f提供reader函数。

(path_csv <- tor_example("csv"))
#> [1] "C:/Users/LeporeM/Documents/R/R-3.5.2/library/tor/extdata/csv"
dir(path_csv)
#> [1] "file1.csv" "file2.csv"

list_any(path_csv, read.csv)
#> $file1
#>   x
#> 1 1
#> 2 2
#> 
#> $file2
#>   y
#> 1 a
#> 2 b

通过…传递附加参数或者在函数内部。

path_csv %>% 
  list_any(readr::read_csv, skip = 1)
#> Parsed with column specification:
#> cols(
#>   `1` = col_double()
#> )
#> Parsed with column specification:
#> cols(
#>   a = col_character()
#> )
#> $file1
#> # A tibble: 1 x 1
#>     `1`
#>   <dbl>
#> 1     2
#> 
#> $file2
#> # A tibble: 1 x 1
#>   a    
#>   <chr>
#> 1 b

path_csv %>% 
  list_any(~read.csv(., stringsAsFactors = FALSE)) %>% 
  map(as_tibble)
#> $file1
#> # A tibble: 2 x 1
#>       x
#>   <int>
#> 1     1
#> 2     2
#> 
#> $file2
#> # A tibble: 2 x 1
#>   y    
#>   <chr>
#> 1 a    
#> 2 b

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?