将来自不同文件夹的多个 csv 文件（相似名称）合并到一个 csv 中并逐行绑定它们 [关闭]

Posted 2023-02-16

【中文标题】将来自不同文件夹的多个 csv 文件（相似名称）合并到一个 csv 中并逐行绑定它们 [关闭]

【英文标题】：Combine multiple csv files (similar names) from different folders into one csv and bind them row wise [closed]

【发布时间】：2021-06-03 18:56:23

【问题描述】：

我有不同的文件夹，其中包含不同月份的数据，但 csv 文件名相同。请注意，这些文件具有相似的列结构，因此我想将它们逐行合并。

c:\Folder1\abc.csv
c:\Folder2\abc.csv
c:\Folder3\abc.csv

实际上有几个文件夹，因此我很困惑如何有效地执行他的任务。我不希望将每个文件数据复制粘贴到一个 csv 中的麻烦。所以我认为有一个批处理脚本或 R 代码可以快速执行此功能。

【问题讨论】：

library(tidyverse); map_dfr(1:3, ~ read_csv(glue::glue("C:/Folder.x/abc.csv")))

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【参考方案1】：

您可以将list.files 与pattern 和recursive = TRUE 一起使用。

filenames <- list.files(pattern = 'abc\\.csv', recursive = TRUE)
result <- purrr::map_df(filenames, read.csv, .id = 'id')

result 会将所有数据合并到一个文件中，并带有一个附加列 id，它将区分每个文件夹中的行。

【讨论】：

太棒了！然而，合并后的列名有些改变，例如如果时间戳列是时间戳，在新的合并 csv 中它显示为“time.stamp..”

那是因为你的列名中有空格，R 不喜欢这样，因此它用'.' 替换空格。你可以使用result <- purrr::map_df(filenames, readr::read_csv, .id = 'id')

太棒了！保留原始列名......所以基本上 map_df 而不是 map_dfr 将数据映射到行（？）。

我在这个系列中的最后一个问题是：如果我需要从我正在读取的每个 csv 文件中选择特定的列，然后使用与上述相同的方法组合文件。

是的，map_dfr 做同样的工作。您可以使用select 选择特定列。 result <- purrr::map_df(filenames, ~readr::read_csv(.x) %>% select(col1, col2), .id = 'id')