Question

我想在一个数据框中导入和绑定一组.csv文件。我创建了一个文件列表，然后是一个for循环来读取每个文件并将它们绑定在一起。但是，在第二个文件中，我收到一条错误消息，指出缺少此类文件或目录。但它确实存在于我创建的文件列表中。有关这个问题的任何建议吗？谢谢。

file.names <- list.files(path = pathname, pattern = " trial.csv")

for(i in seq(file.names)){
  file1 <- read.csv(file.names[i], header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
  file1 <- t(file)
  file1 <- data.frame(file, stringsAsFactors = FALSE)
  colnames(file1) = file1[1,]
  print(file1)
}

Answer 1

默认情况下，list.files()返回没有目录详细信息的文件名。导入文件时，通常需要设置full.names = TRUE以返回绝对路径（包括目录名称）。

良好的代码模式如下。

library(assertive.files)
files_to_import <- list.files(some_path, full.names = TRUE)
assert_all_are_existing_files(files_to_import)
data <- lapply(files_to_import, read.csv)

Answer 2

我想导入并在一个数据框中绑定一组.csv文件。

@ richie-cotton提供了修复路径问题的答案，但我想解决问题中突出显示的部分。

Richie Cotton的代码：

library(assertive.files)
files_to_import <- list.files(some_path, full.names = TRUE)
assert_all_are_existing_files(files_to_import)
data <- lapply(files_to_import, read.csv)

将以data结尾，即data.frames列表。您希望这些是data.frame。看一下类似问题的答案：https://stackoverflow.com/a/18489830/5333994

我的建议是在结果rbindlist列表中使用data.frame结束。

library(data.table)
data <- rbindlist(data)

事实上，如果您要使用data.table，可以将read.csv替换为fread，这可能会加快速度。

library(data.table)
library(assertive.files)
files_to_import <- list.files(some_path, full.names = TRUE)
assert_all_are_existing_files(files_to_import)
data <- rbindlist(lapply(files_to_import, fread))

如果您希望以data.frame而不是data.table结束，只需使用setDF。

setDF(data)

如果您想完全避免data.table，那么运行do.call可能是您的最佳选择。

data <- do.call("rbind", data)

请注意我上面提到的答案，这可能比使用rbindlist的操作要慢得多，具体取决于您拥有的文件数量。

没有这样的文件或目录（R中的错误）

2 个答案: