假设我们有一个包含多个data.csv文件的文件夹，每个文件包含相同数量的变量，但每个变量来自不同的时间。 在R中是否有一种方法可以同时导入它们而不是逐个导入?
我的问题是我有大约2000个数据文件要导入，并且只能通过使用代码单独导入它们:
read.delim(file="filename", header=TRUE, sep="\t")
效率不高。
当前回答
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。
其他回答
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()
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
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。
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)
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="")))
}
