BUT

Question

我的WD中有44个.csv文件，我最终将读入r并绑定到一个大文件中。在我这样做之前，我想对每个文件进行一些更改。我想：

更改某些文件中的某些列名称
仅选择每个文件的前10列

我已经在问题1的gsub上找到了一些信息，但还不足以让我到达我想去的地方。至于2），似乎这应该很简单，但我找不到任何在线解决方案。

非常感谢！

Answer 1

这可能会帮助您获得所需的输出。

# Set path to folder
  folder.path <- getwd()

# Get list of csv files in folder
  filenames <- list.files(folder.path, pattern = "*.csv", full.names = TRUE)

# Read all csv files in the folder and create a list of dataframes
  ldf <- lapply(filenames, read.csv)

# Select the first 10 columns in each dataframe in the list
  ldf <- lapply(ldf, subset, select = 1:10)

# Create a vector for the new column names
  new.col.names <- c("col1","col2","col3","col4","col5","col6","col7","col8","col9","col10")

# Assign the new column names to each dataframe in the list
  ldf <- lapply(ldf, setNames, new.col.names)

# Combine each dataframe in the list into a single dataframe
  df.final <- do.call("rbind", ldf)

Answer 2

readLines是你的朋友。尝试将它们中的每一个作为单独的向量导入my_csv<-readLines("path/to/your/csv")然后执行修改，最后保存输出，如下所示：

out <- capture.output(my_csv)
cat(out, file="my_new.csv", sep="\n", append=F)

BUT

我强烈建议使用data.table包，特别是fread()函数，它允许快速导入csv＆＃39; s（作为data.table对象），然后对它们执行选择10列和名称更改。当然，通过fwrite()，您可以随时将其信息发送回csv。

最后

并且仅在每个csv的列具有相同的位置和名称时使用，以便仅保留前面提到的前10个

lapply和data.table的组合可以创造奇迹。特别是：

rbindlist(lapply(list.files("path/to/the/folder/with/csvs"),fread),use.names=TRUE, fill=FALSE)

将解决您的大部分数据导入问题。

在读入r之前编辑多个.csv文件

2 个答案:

BUT

最后