导入名称中包含常见字符的数据集的最快方法?
The fastest way to import datasets with comomn characters in their names?
我将以下几组数据放入目录:
如您所见,它们是用彼此共享的共同字符命名的。任何人都可以建议任何可能的方法来在一轮中将它们一起导入吗?
list.files
和 pattern
会给出目录中的文件名,您可以使用 lapply
/map
将它们一起导入。
#select files that start with RP and end with extension xls.
filenames <- list.files(pattern = '^RP.*\.xls$')
data <- purrr::map(filenames, readxl::read_excel)
如果所有文件都具有相同的列名,并且您想将它们作为一个组合数据框导入,则使用 purrr::map_df
而不是 purrr::map
。
您可以使用 list.files
收集文件并使用 assign
创建变量 table 名称:
files <- list.files(pattern = "\.xls")
for (i in 1:length(files)) {
assign(gsub("\.xls", "", files[i]), readxl::read_xls(files[i]))
}
我将以下几组数据放入目录:
如您所见,它们是用彼此共享的共同字符命名的。任何人都可以建议任何可能的方法来在一轮中将它们一起导入吗?
list.files
和 pattern
会给出目录中的文件名,您可以使用 lapply
/map
将它们一起导入。
#select files that start with RP and end with extension xls.
filenames <- list.files(pattern = '^RP.*\.xls$')
data <- purrr::map(filenames, readxl::read_excel)
如果所有文件都具有相同的列名,并且您想将它们作为一个组合数据框导入,则使用 purrr::map_df
而不是 purrr::map
。
您可以使用 list.files
收集文件并使用 assign
创建变量 table 名称:
files <- list.files(pattern = "\.xls")
for (i in 1:length(files)) {
assign(gsub("\.xls", "", files[i]), readxl::read_xls(files[i]))
}