Question

我一直想知道是否有人知道如何创建一个在R中加载文件/数据库的循环。假设我有一些类似的文件：data1.csv，data2.csv，...，data100.csv。

在某些编程语言中，您可以执行类似此数据+ {x} + .csv的操作，系统会将其识别为datax.csv，然后您可以应用循环。

有什么想法吗？

Answer 1

Sys.glob()是另一种可能性 - 它的唯一目的是通过泛型或通配符扩展。

dataFiles <- lapply(Sys.glob("data*.csv"), read.csv)

这会将data[x].csv表单中的所有文件都读入列表dataFiles，其中[x]无关紧要。

[请注意，这与@ Joshua的答案中的模式不同。在那里，list.files()采用正则表达式，而Sys.glob()只使用标准通配符;可以使用哪些通配符取决于系统，可以在帮助页?Sys.glob上找到可以使用的详细信息。]

Answer 2

请参阅?list.files。

myFiles <- list.files(pattern="data.*csv")

然后你可以循环myFiles。

Answer 3

我会将所有CSV文件放在一个目录中，创建一个列表并执行循环以从列表中的目录中读取所有csv文件。

setwd("~/Documents/")
ldf <- list() # creates a list
listcsv <- dir(pattern = "*.csv") # creates the list of all the csv files in the directory
for (k in 1:length(listcsv)){
 ldf[[k]] <- read.csv(listcsv[k])
}
str(ldf[[1]])

Answer 4

读取文件中的标题，以便我们可以使用它们替换合并文件

library(dplyr)
library(readr)

list_file <- list.files(pattern = "*.csv") %>% 
  lapply(read.csv, stringsAsFactors=F) %>% 
   bind_rows

Answer 5

fi<-list.files(directory_path,full.names=T)
dat<-lapply(fi,read.csv)

dat将包含列表中的数据集

Answer 6

假设您的文件具有您在问题中提到的文件格式，并且它们位于工作目录中。

如果文件名具有简单的命名结构，则可以对其进行矢量化。然后对所有文件应用加载函数（此处我使用purrr包，但您也可以使用lapply）

library(purrr)
c(1:100) %>% paste0("data", ., ".csv") %>% map(read.csv)

Answer 7

如果您有参与者的数据集，如心理学/运动/医学等，这可能会有所帮助。

setwd("C:/yourpath")

temp <- list.files(pattern = "*.sav")

#Maybe you want to unselect /delete IDs
DEL <- grep('ID(04|08|11|13|19).sav', temp)
temp2 <- temp[-DEL]

#Make a list of that contains all data
read.all <- lapply(temp2, read_sav)
#View(read.all[1])

#Option 1: put one under the next
df <- do.call("rbind", read.all)

Option 2: make something within each dataset (single IDs) e.g. get the mean of certain parts of each participant

mw_extraktion <- function(data_raw){
  data_raw <- data.frame(data_raw)
  #you may now calculate e.g. the mean for a certain variable for each ID
  ID <- data_raw$ID[1]
  data_OneID <- c(ID, Var2, Var3) #put your new variables (e.g. Means) here
} #end of function   
data_combined <- t(data.frame(sapply(read.all, mw_extraktion) ) )

Answer 8

这是使用for循环的另一种解决方案。我比较喜欢它，因为它具有灵活性，并且所有df都直接存储在全局环境中。

假设您已经设置了工作目录，该算法将迭代读取所有文件，并将它们存储在全局环境中，名称为“ data i ”。

list<-c(1:100)
for (i in list) {
  filename<-paste0("data",i)
  wd<-paste0("data",i,".csv")
  assign(filename,read.csv(wd))
}

在R中循环读取许多文件

8 个答案: