将多个 csv 文件导入具有特定条件的独立数据帧（合并列、跳过等）答案

【问题标题】：Importing multiple csv files into independent data frames with specific conditions (merging column,skipping etc)将多个 csv 文件导入具有特定条件的独立数据帧（合并列、跳过等）
【发布时间】：2018-01-12 12:51:41
【问题描述】：

我是 R 新手，但遇到了问题。我有一个包含 50 个 csv 文件的文件夹，每个文件代表一个城市。我想将每个 csv 文件作为独立数据框导入 R studio，最终在一个时间序列图中绘制所有 50 个城市。

我想对每个 csv 文件执行四项操作，但最后，让这四项操作自动对 50 个 csv 文件中的每一个执行。

跳过 csv 文件的前 25 行
为每个 csv 文件组合日期和时间列
删除第 3 列单元格中值为空的行
将第 3 列的名称从“ug/m3”更改为“CO”

跳过后第一行会是表头

我在一个 csv 文件上使用了下面的代码，看看它是否可以在一个 csv 上工作。除了city[,3][!(is.na(city[,3]))] 之外的所有东西都可以工作。

city1 <- read.csv("path",
                        skip = 25)

city1$rtime <- strptime(paste(city1$Date, city1$Time), "%m/%d/%Y %H:%M")

colnames(city1)[3] <- "CO"

city[,3][!(is.na(city[,3]))] ## side note: help with this would be appreciated, I was if something goes before the comma especially.

我不确定如何在一个函数中有效地组合所有内容。

在将它们导入 R 时，我希望能以有效的方式对每个 csv 文件执行 4 个操作（可能在函数语句中）。

【问题讨论】：

标签： r csv import

【解决方案1】：

对每个要读取的 csv 使用此函数

read_combine <- function(yourfile){

file <- read.csv(yourfile,skip=25)
file$rtime <- strptime(paste(file $Date, file $Time), "%m/%d/%Y %H:%M")
colnames(file)[3] <- "CO"
file$CO[!is.na(file$CO)]

}

你的文件必须是“路径”

【讨论】：