하나의 데이터 프레임에 df.1, df.2, df.3 ... df.x를 병합

Question

주어진 폴더에서 모든 csv 파일을 가져 와서 하나의 파일로 병합하는 프로젝트를 진행 중입니다. 폴더의 각 파일에서 원하는 행과 열을 가져올 수 있었지만 지금은 모든 파일을 하나의 파일로 병합하는 데 도움이 필요합니다. 나는 결국 (아마 주위 120)와 끝까지 얼마나 많은 파일 모르는 내가 여기에 1

에 의해 그들에게 일을 병합하지 않으려는 것은 내가 지금까지 무엇을 가지고 :

# Import All files 
rowsToUse <- c(9:104,657:752) 
colsToUse <- c(15,27,28,29,30,33,35) 
filenames <- list.files("save", pattern="*.csv", full.names=TRUE) 
for (i in seq_along(filenames)) { 
    assign(paste("df", i, sep = "."), read.csv(filenames[i])[!is.na(30),][rowsToUse,colsToUse]) 
} 

# Merge into one file 
for (i in seq_along(filenames)) { 
    df<-rbind(df.[i]) 
} 

코드의 첫 번째 부분은 df.1, df.2 등의 일련의 데이터 프레임을 만듭니다. df라는 하나의 최종 데이터 프레임으로 끝내기를 바랍니다. 모든 파일의 구조는 동일합니다.

누군가가 몇 분 더 있으면 정말 도움이 될 것입니다. 고맙습니다! 이미있는 파일을 읽고 때문에

Answer 1

는 다음을 시도 할 수 있습니다 :

do.call(rbind, mget(ls(pattern = "df"))) 

ls(pattern = df) 등등 당신의 "df.1", "df.2"모두를 캡처하고 있습니다. 다행스럽게도 같은 패턴으로 명명 된 다른 것들을 가지지 않기를 바란다. 그렇지만 커맨드가 단지 data.frame으로 나타날 때까지 더 엄격한 패턴으로 실험 해 보라.

mget()을 사용하면 에 do.call(rbind, ...)을 사용할 수 있습니다.

Answer 2

모두 복잡해 보입니다. 위의 대답은 "매우 비슷한 이름의 개체 목록이 있는데 어떻게 처리 할 것인가?"에서 작동하는 것 같습니다. 대답 : 그들은 매우 비슷한 이름을 가질 필요가 없습니다. 그들은 다른 대상 일 필요조차 없습니다.

for 루프를 통하지 않고 lapply()를 통해 파일을 읽으면 모든 데이터 프레임을 포함하는 단일 객체를 얻습니다. 각 객체는 단일 요소입니다. 이들은 추출 될 수 있습니다. 그러면 다음과 같은 모습을 보일 것입니다.

#Grab a list of filenames 
filenames <- list.files("save", pattern="*.csv", full.names=TRUE) 

#Iterate through that list of names, using lapply(), reading the data in. 
list_of_data_frames <- lapply(filenames, function(x){ 

    #Read the data in 
    to_return <- read.csv(x)[!is.na(30),][c(9:104,657:752),c(15,27,28,29,30,33,35)]) 

    #Return it. You could save lines of code (and processor time!) by just reading 
    #straight into return(), but it would be a lot less clear. 
    return(to_return) 
}) 

#Now use do.call to turn it into a single data frame. 
data.df <- do.call("rbind", list_of_data_frames)