如何将函数应用于特定目录中的一组.csv文件？

Question

尽管进行了大量研究并使用lapply了一些努力（我认为/希望这是正确的apply函数），但我无法实现以下目标，并且需要一些指导。 我想做的是读取单个目录中的所有文件，将它们全部合并到一个数据帧中，确保在合并之前每个文件都删除了前七行。

（请注意，所有文件都包含相同的列标题和相同的数据类型。）

我已经尝试过了，但是显然没有达到我想要实现的所有目标：

files <- list.files(pattern = "*.csv") # Gather a list of everything in the directory that is a .csv file.
aconex <- lapply(files, fread) # Use lapply (I think this is correct) to apply the fread() function (from the data.table package) to each .csv file

这导致所有内容都存储在向量中，而我希望输出是数据帧。

必须有一个更好的方法-我似乎无法弄清楚。

有人可以提出更好的解决方案吗？

更新：

另外，我编写了一个for循环，部分实现了我想要的功能。 问题在于，它仅将单个文件的数据值保存到数据框中（总共有15个文件）：

for(x in list.files(pattern = "*.csv")){
  df <- data.table::fread(x)
  df <- df[-(1:7), ]
  colnames(df) <- as.character(unlist(df[1,]))
  df <- df[-(1), ]
}

删除前七行后，我将第一行用作列名，然后删除第一行。 同样，有什么更好的方法来实现这一目标？

理想情况下，我希望结果输出为x个数据帧（ df1 ， df2 ，..， dfX ），然后可以将它们合并，但是必须再次有一种更好的方法-它是什么？

简单地说，我想要读取每个文件到它自己的数据帧，则对于的值row 8被用作列标题，然后前八行除去（I只保留的第八行，以便将其用于删除列标题之前）。

Answer 1

这可以通过创建一个匿名函数来完成，该函数使用read.csv进行读取，然后使用skip参数删除前七个行。 然后，您可以将所有data.frame与do.call data.frame在一起。

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

#create f, which is a list of data frames
f <- lapply(files, function(m) df <- read.csv(m, skip = 7, header = TRUE))

#stick them all together with do.call-rbind
f_combine <- do.call("rbind", f)

如果确实需要data.table::fread提供的速度，则可以如下修改代码：

#create f, which is a list of data frames; modified with fread from data.table
f <- lapply(files, function(m) df <- fread(m, skip = 7))

#use rbindlist this time
f_combine <- rbindlist(f )