如何批量读取同结构文本文件并合并，同时添加文件名衍生列？

你可以借助R的批量处理函数，结合已有的extract_file_name函数完成需求，以下是两种常用方案：

方案一：Tidyverse风格（推荐） #

先确保加载所需的包，再通过map_dfr直接完成批量处理+合并的操作：

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)

# 一次性完成批量读取、添加Rec列、合并所有数据
combined_df <- map_dfr(myFileNames, extract_file_name)

map_dfr会遍历myFileNames中的每个文件名，调用你写的处理函数，同时自动将所有结果按行合并成一个数据框，无需额外的合并步骤。

方案二：Base R风格 #

如果不想加载额外的purrr包，也可以用基础R的函数实现：

library(dplyr)
library(stringr)

# 批量处理所有文件，得到包含多个数据框的列表
df_list <- lapply(myFileNames, extract_file_name)

# 将列表中的所有数据框按行合并
combined_df <- do.call(rbind, df_list)

验证结果 #

处理完成后，可以用以下命令检查合并是否正常：

# 查看合并后的数据框行数
nrow(combined_df)
# 查看Rec列的取值情况，确认文件ID提取正确
unique(combined_df$Rec)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris Ruehlemann