Schleife in R, um viele Dateien zu lesen

Ich habe mich gefragt, ob jemand eine Möglichkeit kennt um eine Schleife erstellen, lädt Dateien/Datenbanken in R.
Sagen, ich habe einige Dateien wie: data1.csv, data2.csv,..., data100.csv.

In einigen Programmiersprachen Sie kann man etwas tun, wie diese Daten +{ x }+ .csv erkennt das system, wie es datax.csv, und dann können Sie die Schleife.

Irgendwelche Ideen?

InformationsquelleAutor der Frage DonC | 2011-04-22

  1. 44

    Sys.glob() ist eine andere Möglichkeit - es ist einziger Zweck ist, Platzhalter oder wildcard-expansion.

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

    Dass lese alle Dateien der form data[x].csv in die Liste dataFileswo [x] ist nichts oder alles.

    [Hinweis: dies ist eine andere Muster in @Joshuas Antwort. Dort list.files() nimmt einen regulären Ausdruck, in der Erwägung, dass Sys.glob() nur verwendet standard-wildcards; welche Platzhalter verwendet werden können, ist system-abhängig, details können verwendet werden, finden Sie auf der Hilfe-Seite ?Sys.glob.]

    InformationsquelleAutor der Antwort Gavin Simpson

  2. 19

    Sehen ?list.files. 

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

    Dann können Sie mit einer Schleife über myFiles.

    InformationsquelleAutor der Antwort Joshua Ulrich

  3. 7

    Ich würde alle CSV-Dateien in einem Verzeichnis, erstellen Sie eine Liste und machen Sie eine Schleife zum Lesen der csv-Dateien aus dem Verzeichnis in der Liste. 

    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]])

    InformationsquelleAutor der Antwort PAC

  4. 3
    fi<-list.files(directory_path,full.names=T)
dat<-lapply(fi,read.csv)

    dat enthalten die Datensätze in einer Liste

    InformationsquelleAutor der Antwort CDX

  5. 1

    Lesen Sie die Header in einer Datei, so dass wir Sie nutzen können für den Austausch in der zusammengeführten Datei

    library(dplyr)
library(readr)

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

    InformationsquelleAutor der Antwort Aadhya Manu Anand

  6. 1

    Lassen Sie uns annehmen, dass Ihre Dateien haben die Datei-format, die Sie in Ihrer Frage erwähnt und, dass Sie sich in das Arbeitsverzeichnis.

    Können Sie vectorise der Erstellung der Datei-Namen, wenn Sie haben ein einfaches Namensschema. Dann bewerben Sie sich eine laden-Funktion auf alle Dateien (hier habe ich purrr Paket, aber Sie können auch lapply)

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

    InformationsquelleAutor der Antwort epo3

  7. 0

    Dies ist hilfreich, wenn Sie Datensätze für die Teilnehmerinnen in der Psychologie/Sport/Medizin etc.

    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) ) )

    InformationsquelleAutor der Antwort SDahm

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