更新/将多个 .csv 文件合并为单个数据框

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更新/将多个 .csv 文件合并为单个数据框

你好，我正在尝试从一个文件夹中创建一个包含多个.csv文件的单一数据框，这个文件夹将会更新/添加文件。\n我在这里找到了之前的答案，但是我遇到了一个非常简单的错误：\n

\nError in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : \n \'file\' must be a character string or connection\n

\n

dir<-"asdfasdfasdfasf/asdfasdfs" #将此处改为你的目录
temp <- list.files(pattern="*.csv")
importDM<-lapply(temp, read.csv)
rawDM<-read.csv(importDM, header = TRUE)      #将读取csv文件

\n请告诉我我做错了什么！\n谢谢！

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3 答案

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多个.csv文件合并成一个数据框的问题是由于需要将多个独立的.csv文件的数据整合到一个数据框中而引起的。下面是解决该问题的代码和方法。

问题来源：

问题的核心是将多个.csv文件的数据整合到一个数据框中。上述代码中的步骤是通过以下几个步骤来实现的：

1. 首先，设置一个目录路径，该路径指向包含要合并的.csv文件的文件夹。

2. 然后，使用list.files函数和正则表达式来筛选出.csv文件的文件名。

3. 接下来，使用lapply函数和read.csv函数将每个.csv文件读取为一个独立的数据框。

4. 最后，使用do.call和rbind函数将所有数据框合并成一个数据框。

解决方法：

根据上述代码和步骤，我们可以将多个.csv文件合并成一个数据框的方法总结如下：

1. 设置目录路径，确保路径指向包含要合并的.csv文件的文件夹。

2. 使用list.files函数和正则表达式筛选出.csv文件的文件名，并将文件名存储在一个临时变量中。

3. 使用lapply函数和read.csv函数读取每个.csv文件并将其存储为一个独立的数据框。

4. 使用do.call和rbind函数将所有数据框合并成一个数据框。

这样，我们就可以将多个.csv文件合并成一个数据框。

以上就是关于将多个.csv文件合并成一个数据框的问题的原因和解决方法的总结。通过以上的代码和步骤，我们可以很方便地将多个.csv文件的数据整合到一个数据框中，方便进行后续的数据分析和处理。希望以上内容对您有帮助！

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更新/多个.csv文件合并为单个数据框的问题的出现原因是需要将多个.csv文件中的数据合并到一个数据框中进行分析和处理。解决方法是使用R语言中的list.files函数找到所有以.csv结尾的文件，然后使用lapply函数对每个文件进行读取，再使用do.call和rbind函数将读取的数据合并为一个数据框。

具体的解决方法如下：

temp <- list.files(pattern="*.csv")
dataset <- do.call(rbind,lapply(temp, read.csv, header=TRUE))

以上代码首先使用list.files函数找到当前工作目录下所有以.csv结尾的文件，并将文件名保存在一个列表temp中。

然后使用lapply函数对temp列表中的每个文件名进行操作，read.csv函数将每个文件读取为一个数据框。

最后使用do.call和rbind函数将所有读取的数据框按行合并为一个数据框dataset。

这样就实现了将多个.csv文件合并为一个数据框的目的。

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在这个问题中，出现的原因是需要将多个.csv文件合并成一个数据框，但是在代码中出现了一些问题。解决方法是添加路径参数并将路径赋值给它，然后将importDM变量转换为数据框。

通过调用list.files函数来查看代码，可以发现需要在list.files函数中添加路径参数，并将路径赋值为"dir"。

变量importDM是一个列表，而rawDM变量是不必要的，因为你已经在lapply中调用了read.csv。

如果这些文件具有相同的数据结构，你可以使用as.data.frame将importDM转换为数据框。如果列表元素的结构不同，那么工作量就会更大。

下面是一个包含三个csv文件的工作示例：

dir <- "./data" #将此处更改为你的目录
temp <- list.files(pattern="*.csv", path = dir, full.names = TRUE)
importDM <- lapply(temp, read.csv, header = FALSE)
df <- as.data.frame(importDM)

每个csv文件包含三个数字（1,2,3 - 4,5,6 - 7,8,9）。

谢谢Valter，解决了问题！

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