R如何一次性导入指定文件夹内结构相同的多个Excel文件并合并

核心思路是先批量获取目标文件夹下所有Excel文件的路径，再通过批量读取函数一次性加载所有文件并自动按行合并，无需逐个定义数据框变量。

前置依赖 #

需要先安装并加载三个工具包：

• readxl：用于读取Excel格式文件
• purrr：用于实现批量循环操作
• dplyr：用于数据框合并操作
  也可以直接加载完整的tidyverse包，上述三个包均包含在tidyverse生态中。

基础实现代码 #

# 加载所需包
library(readxl)
library(purrr)
library(dplyr)

# 替换为你实际存放Excel文件的文件夹路径
folder_path <- "./target_excel_folder"

# 获取文件夹下所有xlsx文件的完整路径
excel_file_paths <- list.files(
  path = folder_path,
  pattern = "\\.xlsx$", # 仅匹配xlsx后缀的文件，若为xls格式改为\\.xls$
  full.names = TRUE, # 返回文件完整路径，避免读取失败
  recursive = FALSE # 若需要读取子文件夹内的文件，改为TRUE即可
)

# 批量读取所有文件后自动按行合并为单个数据框
combined_data <- map_dfr(excel_file_paths, ~ read_excel(.x))

map_dfr函数会自动将批量读取返回的列表数据按行合并，无需额外调用bind_rows()。

进阶用法：保留数据来源文件名 #

如果需要标记每一行数据来源于哪个原始文件，可以调整代码新增来源列：

combined_data <- map_dfr(excel_file_paths, function(file_path) {
  read_excel(file_path) %>%
    mutate(source_file = basename(file_path)) # 新增列存储原始文件名称
})

注意事项 #

• 所有待合并的Excel文件需要保证列名、列顺序完全一致，列的存储类型尽量统一，否则合并时会触发类型不匹配报错。如果出现类型错误，可以在read_excel()中添加col_types参数统一指定每一列的类型。
• 如果需要同时匹配xlsx和xls两种格式，将pattern参数修改为\\.xlsx$|\\.xls$即可。
• 该方法支持批量处理几十甚至上百个同结构Excel文件，代码不需要随文件数量调整，仅需修改文件夹路径参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimmy Cloutier