本文首發於“生信補給站”微信公眾號，https://mp.weixin.qq.com/s/8IfMrSr9xc8_1Y2_9Ne6hg
在一個文件夾下有很多字段一致，格式統一的數據文件（csv，txt，excel），可以使用R快速的統一成一個文件方便后續分析和處理。
數據准備
將需要處理的字段一致，格式統一的數據文件（csv，txt，excel），放到文件夾內，並將此文件夾設置為工作目錄，下面分情況介紹如何批量讀取並合並數據。
1）文件夾內只有一種格式的文件：csv，txt，excel；
2）文件夾內有多種格式的文件：csv，txt，excel以及其他的png，pdf等文件；
數據處理
1 僅有一種類型文件，此處以csv示例
設定工作目錄，將需要處理的數據文件放到工作目錄下
#查看當前路徑下所有文件
a = list.files()
a
#命令構建路徑變量dir（方便更改），也可以不構建，后面示例
dir = paste("./",a,sep="")
#讀取dir長度，也就是文件夾下的文件個數
n = length(dir)
#讀入第一個文件內容
merge.data = read.csv(file = dir[1],header=T,sep=",")
#循環從第二個文件開始讀入所有文件，並組合到merge.data變量中
for (i in 2:n){
new.data = read.csv(file = dir[i], header=T, sep=",")
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
#輸出組合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_all.csv",row.names=FALSE)
2 存在多種類型文件，僅讀取csv格式文件
當工作目錄下多種類型文件時，只讀取其中一種
list.files()
#提出目錄下的所有csv文件循環導入然后合並
a = list.files(pattern = ".csv")
#不構建路徑變量，直接讀入第一個文件內容
merge.data = read.csv(a[1],header=T,sep=",")
#循環從第二個文件開始讀入所有文件，並組合到merge.data變量中
for (i in 2:n){
new.data = read.csv(a[i], header=T, sep=",")
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
#輸出組合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_csv.csv",row.names=FALSE)
注：因txt文件亦可以直接用R基本讀入方式讀取，更改read.table即可，此處不舉例。
3 存在多種類型文件，僅讀取excel格式文件
因R不能直接讀取excel文件，需要加載R包，個人習慣利用readxl包讀取。
#install.packages("readxl")
library(readxl)
#另一種方式提出目錄下的所有excel文件
list <- list.files()
a <- grep('\\.xlsx', list, value = TRUE)
n = length(a)
merge.data = read_excel(a[1])
#循環從第二個文件開始讀入所有文件，並組合到merge.data變量中
for (i in 2:n){
new.data = read_excel(a[i])
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
#輸出組合后的文件merge.csv到input文件
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_excel.csv",row.names=FALSE)
低時間投入成本，高效率回報🤭
