Como mesclar vários arquivos csv em r (exemplo passo a passo)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para importar e mesclar vários arquivos CSV localizados na mesma pasta em R:

 df <- list. files (path=' C:/my/path/to/files ') %>% 
  lapply(read_csv) %>% 
  bind_rows

O exemplo passo a passo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Etapa 1: criar e exportar vários quadros de dados

Primeiro, usaremos o seguinte código para criar e exportar três quadros de dados para arquivos CSV:

 #create three data frames
df1 <- data. frame (points=c(4, 5, 5, 6, 8, 9),
                  assists=c(3, 2, 4, 4, 6, 3))

df2 <- data. frame (points=c(2, 10, 14, 15),
                  assists=c(3, 2, 9, 3))

df3 <- data. frame (dots=c(6, 8, 9),
                  assists=c(10, 6, 4))

#export all three data frames to CSV files
write.write. csv (df1, ' C:/Users/bob/Documents/my_data_files/df1.csv ', row.names = FALSE )
write.write. csv (df2, ' C:/Users/bob/Documents/my_data_files/df2.csv ', row.names = FALSE )
write.write. csv (df3, ' C:/Users/bob/Documents/my_data_files/df3.csv ', row.names = FALSE )

Posso navegar até esta pasta e ver se todos os três arquivos CSV foram exportados com sucesso:

Etapa 2: importar e mesclar vários arquivos CSV

A seguir, usaremos o seguinte código para importar e mesclar os três arquivos CSV em um único quadro de dados em R:

 library (dplyr)
library (readr)

#import and merge all three CSV files into one data frame
df <- list. files (path=' C:/Users/bob/Documents/my_data_files ') %>% 
  lapply(read_csv) %>% 
  bind_rows 

#view resulting data frame
df

# A tibble: 13 x 2
   assist points
       
 1 4 3
 2 5 2
 3 5 4
 4 6 4
 5 8 6
 6 9 3
 7 2 3
 8 10 2
 9 14 9
10 15 3
11 6 10
12 8 6
13 9 4

Observe que os três arquivos CSV foram mesclados com sucesso em um único quadro de dados.

Podemos ver que o quadro de dados resultante possui 13 linhas e 2 colunas.

Nota : Se os quadros de dados não tiverem nomes de colunas correspondentes, R sempre mesclará todos os quadros de dados e simplesmente preencherá os valores ausentes com valores NA .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como usar outros tipos de arquivo em R:

Como importar arquivos Excel para R
Como importar arquivos TSV para R
Como importar arquivos Zip para R
Como importar arquivos SAS para R
Como importar arquivos .dta para R