R-数据处理基础篇-上千上万个内含单列数据的Excel文件如何整合为上千上万列的单个文件？不会做，看这里～
目录
0.问题导入
1.基于Runif及sapply函数生成示例数据及文件
2.基于sapply函数将多个单列文件读入并合并为一个文件
3.基于for循环与cbind将多个单列文件读入并合并为一个文件
4.文件比较与写出
5.效率分析
6.总结
7.致谢
8.号外！TheWhoOPs平台与全国地研联公众号实现线上战略合作
0. 问题导入
在数据处理过程中，我们有时会碰到上千上万个内含单列数据的Excel文件？这样在对其进行相同批处理的时候，会十分耗时，因为需要对于每一个文件，我们的程序都需要进行一次“读取、修改及写出”的操作。因此，为了提高计算效率，我们往往需要将这些Excel文件整合为一个，那么应该怎么做呢？本篇给出解决方案～
1. 基于Runif及sapply函数生成示例数据及文件
setwd('/Users/jerseyshen/Documents/JianShu_Project/20200217')dir.create('files')
gen_file <- function(files_name){
temp = runif(100,-10,10)
temp = matrix(temp, ncol = 1)
write.csv(temp,files_name)
}
files = paste0("files/","F",1:1000,'.csv')
sapply(files,gen_file)
2. 基于sapply函数将多个单列文件读入并合并为一个文件
files = list.files()read_in <-function(x){
temp = read.csv(x,header = T)
temp = temp[,-1]
return(temp)
}
system.time(input_mat <- sapply(files,read_in))
user system elapsed
0.391 0.042 0.433
dim(input_mat)
[1] 100 1000
3. 基于for循环与cbind将多个单列文件读入并合并为一个文件
t_s = Sys.time()input_mat2 = 1
for(i in 1:length(files)){
temp = read.csv(files[i],header = T)
temp = temp[,-1]
input_mat2 = cbind(input_mat2,temp)
}
input_mat2 = input_mat2[,-1]
t_e = Sys.time()
t_u = t_e - t_s
print(t_u)
print(t_u)
Time difference of 1.076704 secs
dim(input_mat2)
[1] 100 1000
4. 文件比较与写出
我们通过比较两个矩阵差值的和可以看到这两种方法在导入与合并文件的结果中没有区别，最后均生成了一个100行，1000列（每列对应一个文件）的合并后的矩阵。
sum(input_mat - input_mat2)[1] 0
write.csv(input_mat2, '...你的路径...')
5. 效率分析
通过比较sapply函数与for函数的读取与合并效率，我们会发现sapply的效率在本例中是for函数的一倍。具体关于sapply及其系列批处理函数的用法，我们会在接下来的博文中做详细介绍。
6. 总结
本篇中主要解决了以下几个技术问题：
如何在R语言中读取及写出csv文件？
如何基于R语言实现多个单列csv文件的导入、合并与写出？
我们可以选择基于for循环与cbind函数的基础操作
也可以选择基于sapply与自建函数的高级操作
7. 致谢
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