R新手求助：合并12个同列名月度数据表及批量读取CSV方法

批量读取CSV文件 #

你现在逐个读取文件的方式太繁琐，用以下方法可以一次性读取所有目标CSV：

首先加载tidyverse包（包含read_csv和批量处理工具）：

library(tidyverse)

然后获取所有CSV文件的路径（假设文件都在当前工作目录）：

# 匹配所有包含divvy-tripdata的CSV文件，适配你文件名的格式
csv_files <- list.files(pattern = "divvy.*tripdata\\.csv$", full.names = TRUE)

接着批量读取所有文件，得到一个由数据框组成的列表：

trip_data_list <- map(csv_files, read_csv)

合并月度数据为年度数据 #

因为你的所有表格列名一致，需要的是行堆叠（不是join类的列匹配），用bind_rows()函数直接合并列表里的所有数据框，会完整保留所有列：

annual_trip_data <- bind_rows(trip_data_list)

额外优化：保留月份来源 #

如果需要知道每一行属于哪个月度，可以在读取时新增一列标记来源：

trip_data_list <- map(csv_files, function(file) {
  # 从文件名提取6位数字的日期（比如202111）作为月份标识
  month_tag <- str_extract(file, "\\d{6}")
  read_csv(file) %>% mutate(month = month_tag)
})

合并后annual_trip_data会多一列month，方便后续按月份分析。

不用tidyverse的替代方案 #

如果不想用tidyverse，用base R也能实现：

# 批量读取
csv_files <- list.files(pattern = "divvy.*tripdata\\.csv$", full.names = TRUE)
trip_data_list <- lapply(csv_files, read.csv) # 注意这里是read.csv不是read_csv

# 合并
annual_trip_data <- do.call(rbind, trip_data_list)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Hill