如何根据 R 程序中的特定列名从文件夹中的多个 CSV 读取和合并数据

Question

我有 30 个 CSV（包含大量数据），在一个文件夹中有 92 个带有标题的列。 我只需要使用 r 程序将所有 CSV 中某些特定 10 列的数据合并到单个 df 中。 让我们说列名称为Col1,Col2,Col3, COl4....Col10 。 下面是我的示例代码，它结合了所有 CSV，与列名无关。

mypath <-"C:/Blrt/B0/Mac/Output/"
setwd(mypath)
filelist <- list.files(path=mypath, pattern="*.csv", full.names=FALSE)
filelist
Almdat <- Reduce(rbind, lapply(filelist, read.csv,header=TRUE, quote = "",sep = ",",row.names = NULL))

请在这里提供任何支持。

Answer 1

您可以尝试使用 tidyverse 中的 purrr 和 readr 的组合。 来自 readr 的 read_csv 允许您指定 col_types 并包含 function cols_only ，它允许您指定要加载的列以及要加载的类型（下面的示例使用 col_guess() 但如果您愿意，可以更具体） .

package purrr 中的 map_dfr 替换了 lapply、Reduce 和 rbind。 结果是一个组合加载的所有数据帧的行的小标题。

library(tidyverse)

filelist <- list.files(path = "C:/Blrt/B0/Mac/Output/", pattern = ".csv", full.names = TRUE)

Almdat <- map_dfr(filelist, 
                  read_csv,
                  col_types = cols_only(Col1 = col_guess(),
                                        Col2 = col_guess(),
                                        Col3 = col_guess())

上面的例子只使用了三列，你可以在 cols_only() 中添加任意数量的列。

Answer 2

你可以试试：

cols <- paste0('Col', 1:10)
Almdat <- do.call(rbind, lapply(filelist, function(x) 
                  read.csv(x, quote = "",row.names = NULL)[cols]))

或使用tidyverse函数：

Almdat <- purrr::map_df(filelist, ~read.csv(.x, quote = "",row.names = NULL) %>% 
                                   dplyr::select(cols))