一、本篇见解批量读取是很无数据分析技俩面临的第一个问题，前边数据分析批量读取团结的身手聘用了for轮回，略显繁琐，本篇赐与简化。二、管束有筹算只写csv和xlsx类型文献的批量读取身手进行示范，其他类型的可凭据示例自行斟酌。csv类型的文献，聘用readr2.0中的read_csv函数进行批量读取团结；xlsx类型的文献，聘用purrr包中map_dfr函数和readxl包中的read_xlsx函数进行批量读取团结；通过上头的管束有筹算，可一步到位的管束批量读取和批量团结。另外需要小心，FAERS数据库一直在更新，举例不同季度的demo文献并不一致，聘用本文的批量读取治安也应该凭据表格变化，分期间批次读取，把统斡旋致的文献读取团结后，凭据最新季度的文献，把不同批次的团结文献进行列名等方面的斡旋，然后再次团结即可。三、身手示例文献旅途中最佳不要出现华文；文献的编码神气最佳是UTF-8。3.1 csv类型文献

图片亚洲是图

性爱真实视频

library(tidyverse)#载入tidyverse包library(readxl)#载入readxl包files_csv <- fs::dir_ls("C:/Users/Administrator/Desktop/score_csv", recurse = TRUE, glob = "*.csv")#创建批量读取目次files_csv#查抄目次C:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class1.csvC:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class2.csvC:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class3.csvread_csv(files_csv)#批量读取团结# A tibble: 9 x 4  班级  姓名     语文  数学  <chr> <chr>   <dbl> <dbl>1 1班   小明       80    962 1班   小红       75    873 1班   小花       92   1004 2班   小莉       84    885 2班   小米       60    816 2班   大米       94    967 3班   李雷       10    108 3班   韩梅梅     11    119 3班   哆啦A梦   100   100

3.2 xlsx类型文献

图片

library(tidyverse)#载入tidyverse包files_xlsx <- fs::dir_ls("C:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx", recurse = TRUE, glob = "*.xlsx")#创建批量读取目次files_xlsx#查抄目次C:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class1.xlsxC:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class2.xlsxC:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class3.xlsxmap_dfr(files_xlsx, read_xlsx)#批量读取团结# A tibble: 9 x 4                                                                        班级  姓名     语文  数学  <chr> <chr>   <dbl> <dbl>1 1班   小明       80    962 1班   小红       75    873 1班   小花       92   1004 2班   小莉       84    885 2班   小米       60    816 2班   大米       94    967 3班   李雷       10    108 3班   韩梅梅     11    119 3班   哆啦A梦   100   100

本站仅提供存储劳动，统统本色均由用户发布，如发现存害或侵权本色，请点击举报。