在我看来，大多数其他答案都被里约热内卢::import_list淘汰了，这是一个简洁的一行程序:

library(rio)
my_data <- import_list(dir("path_to_directory", pattern = ".csv"), rbind = TRUE)

任何额外的参数都传递给里约热内卢::import。里约热内卢几乎可以处理R可以读取的任何文件格式，而且它使用数据。桌子的fread在可能的地方，所以它也应该快。

这是我读取多个文件并将它们组合成1个数据帧的具体示例:

path<- file.path("C:/folder/subfolder")
files <- list.files(path=path, pattern="/*.csv",full.names = T)
library(data.table)
data = do.call(rbind, lapply(files, function(x) read.csv(x, stringsAsFactors = FALSE)))

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。

在我看来，大多数其他答案都被里约热内卢::import_list淘汰了，这是一个简洁的一行程序:

library(rio)
my_data <- import_list(dir("path_to_directory", pattern = ".csv"), rbind = TRUE)

任何额外的参数都传递给里约热内卢::import。里约热内卢几乎可以处理R可以读取的任何文件格式，而且它使用数据。桌子的fread在可能的地方，所以它也应该快。

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?

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。