在一個文件夾下有很多欄位一致，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後續分析和處理。
將需要處理的欄位一致，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併數據。
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；
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
#setwd(D:\\..\\data\\)
a = list.files()
a dir = paste("./",a,sep="")
n = length(dir)
merge.data = read.csv(file = dir[1],header=T,sep=",")
for (i in 2:n){
new.data = read.csv(file = dir[i], header=T, sep=",")
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
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()
a = list.files(pattern = ".csv")
merge.data = read.csv(a[1],header=T,sep=",")
for (i in 2:n){
new.data = read.csv(a[i], header=T, sep=",")
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_csv.csv",row.names=FALSE)
註：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。
library(readxl)
list <- list.files()
a <- grep('\\.xlsx', list, value = TRUE)
n = length(a)
merge.data = read_excel(a[1])
for (i in 2:n){
new.data = read_excel(a[i])
merge.data = rbind(merge.data,new.data)
}
write.csv(merge.data,file = "./merge_only_excel.csv",row.names=FALSE) 低時間投入成本，高效率回報🤭
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