从R中的多个.csv文件读取，处理和导出分析结果

Question

我有一堆CSV文件，我想对每个文件中的数据执行相同的分析（在R中）。首先，我假定每个文件都必须读入R中（而不是在CSV上运行函数并提供输出，如sed脚本）。

将多个CSV文件输入到R中以便执行分析然后为每个输入输出单独结果的最佳方法是什么？

感谢（顺便说一句，我为完整的R新手）

Answer 1

您可以通过将所有CSV文件在同一目录下试试下面的代码。

names = list.files(pattern="*.csv") %csv file names 
for(i in 1:length(names)){ assign(names[i],read.csv(names[i],skip=1, header=TRUE))} 

希望这有助于！

Answer 2

您可以去肖恩的选择，但它会导致几个问题：

1. 最终你会与环境中很多不相关的对象的，具有相同名称的文件他们属于。这是一个问题，因为...
2. For循环可能会非常缓慢，并且因为你有这么大堆不相关的对象，所以你将不得不依赖循环遍历文件名中的每个后续部分分析 - 否则，你会记得什么对象被命名，以便你可以给他们打电话？
3. 通过以字符串的形式粘贴它们的名字来调用对象 - 这是你必须做的事情，因为再一次，你唯一记录的东西就是这个字符串列表 - 这是一个真正的痛苦。当你不能在代码中写下它的名字时，你有没有尝试过调用一个对象？我有，而且这很可怕。

更好的做法可能与lapply()。

# List files 
filelist <- list.files(pattern = "*.csv") 

# Now we use lapply to perform a set of operations 
# on each entry in the list of filenames. 
to_dispose_of <- lapply(filelist, function(x) { 

    # Read in the file specified by 'x' - an entry in filelist 
    data.df <- read.csv(x, skip = 1, header = TRUE) 

    # Store the filename, minus .csv. This will be important later. 
    filename <- substr(x = x, start = 1, stop = (nchar(x)-4)) 

    # Your analysis work goes here. You only have to write it out once 
    # to perform it on each individual file. 
    ... 

    # Eventually you'll end up with a data frame or a vector of analysis 
    # to write out. Great! Since you've kept the value of x around, 
    # you can do that trivially 
    write.table(x = data_to_output, 
       file = paste0(filename, "_analysis.csv"), 
       sep = ",") 
}) 

并完成。