R|批量循环处理同一格式文件-csv,txt,excel

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在一个文件夹下有很多字段一致，格式统一的数据文件（csv，txt，excel），可以使用R快速的统一成一个文件方便后续分析和处理。

数据准备

将需要处理的字段一致，格式统一的数据文件（csv，txt，excel），放到文件夹内，并将此文件夹设置为工作目录，下面分情况介绍如何批量读取并合并数据。

1）文件夹内只有一种格式的文件：csv，txt，excel；

2）文件夹内有多种格式的文件：csv，txt，excel以及其他的png，pdf等文件；

数据处理

1 仅有一种类型文件，此处以csv示例

设定工作目录，将需要处理的数据文件放到工作目录下

#查看当前路径下所有文件

a = list.files()     
a 

#命令构建路径变量dir（方便更改），也可以不构建，后面示例                                        
dir = paste("./",a,sep="")                 
#读取dir长度，也就是文件夹下的文件个数
n = length(dir)                                       
#读入第一个文件内容
merge.data = read.csv(file = dir[1],header=T,sep=",")   
​
#循环从第二个文件开始读入所有文件，并组合到merge.data变量中
for (i in 2:n){
   new.data = read.csv(file = dir[i], header=T, sep=",")
   merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
​
#输出组合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_all.csv",row.names=FALSE)  

2 存在多种类型文件，仅读取csv格式文件

当工作目录下多种类型文件时，只读取其中一种

list.files()

#提出目录下的所有csv文件循环导入然后合并
a = list.files(pattern = ".csv")                                     
#不构建路径变量，直接读入第一个文件内容
merge.data = read.csv(a[1],header=T,sep=",")   
​
#循环从第二个文件开始读入所有文件，并组合到merge.data变量中
for (i in 2:n){
   new.data = read.csv(a[i], header=T, sep=",")
   merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
#输出组合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_csv.csv",row.names=FALSE)  

注：因txt文件亦可以直接用R基本读入方式读取，更改read.table即可，此处不举例。

3 存在多种类型文件，仅读取excel格式文件

因R不能直接读取excel文件，需要加载R包，个人习惯利用readxl包读取。

#install.packages("readxl")
library(readxl)
#另一种方式提出目录下的所有excel文件
list <- list.files()
a <- grep('\\.xlsx', list, value = TRUE)
​
n = length(a)
merge.data = read_excel(a[1])   
#循环从第二个文件开始读入所有文件，并组合到merge.data变量中
for (i in 2:n){
   new.data = read_excel(a[i])
   merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
#输出组合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_excel.csv",row.names=FALSE)  

低时间投入成本，高效率回报

原文地址：https://www.cnblogs.com/Mao1518202/p/11547233.html