R语言按指定流程结合list_files()、read_csv()、bind_rows()批量读入数据的实现方法

全程无快捷批量合并操作，每一步严格匹配要求的执行逻辑：

# 首次运行可先安装依赖包：install.packages(c("fs", "readr", "dplyr"))

# 1. 生成存储所有待读取文件完整名称的向量（使用fs包的list_files()）
file_list_vec <- fs::list_files(
  path = "替换为你的待读取文件所在目录的路径",
  full.names = TRUE, # 确保返回完整文件路径
  regexp = "\\.csv$" # 仅匹配目录下的csv文件，避免读入非目标文件
)

# 2. 初始化存储合并数据的tibble对象为NULL
combined_data <- NULL

# 3. 遍历文件名称向量的每一个条目执行循环
for (single_file in file_list_vec) {
  # 3.1 读取当前条目对应的csv文件，得到单文件tibble
  current_tibble <- readr::read_csv(
    file = single_file,
    show_col_types = FALSE # 关闭读入时的列类型提示，不影响核心逻辑
  )
  # 3.2 将本次读入的tibble与历史累积的tibble逐行绑定，更新存储对象
  combined_data <- dplyr::bind_rows(combined_data, current_tibble)
}

关键逻辑说明 #

• bind_rows()对传入的NULL值有原生适配：第一次循环时因初始的combined_data为NULL，函数会直接返回当前读入的单文件tibble，无运行错误
• 每完成一次文件读入就即时执行行绑定，不存在批量预读后再统一合并的操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15487873