如何在RStudio中导入单个目录下的6个CSV文件并单独访问？

Hey there! Let's work through this so you can easily import and access each of your 6 CSV files individually.

先说说你当前代码的小问题 #

你用sapply()导入文件时，它会自动尝试简化结果——如果所有CSV的列结构完全一致，它可能把所有数据合并成一个矩阵，而不是保留每个文件作为独立的数据框。这就是为什么你需要用[[2]]来访问，但其实我们可以让结构更清晰。

方法1：用lapply()生成数据框列表（推荐） #

lapply()会始终返回一个列表，每个元素对应一个导入的CSV数据框，不会自动简化，这正是我们需要的：

# 获取当前目录下所有.csv文件（注意用\\转义点号，避免误匹配）
fileList <- list.files(pattern = "\\.csv$")

# 批量导入，得到每个元素为数据框的列表
df_list <- lapply(fileList, read.csv)

# 访问单个文件：用索引访问第n个文件
View(df_list[[1]])  # 对应1521211800.csv
View(df_list[[2]])  # 对应1521212400.csv
# ...以此类推到第6个

方法2：给列表元素命名，用文件名直接访问 #

为了更直观，我们可以给列表的每个元素设置对应的文件名（去掉.csv后缀），这样就能用文件名直接调取数据：

# 导入后给列表元素命名
names(df_list) <- tools::file_path_sans_ext(fileList)

# 现在可以直接用文件名访问，两种方式都可行：
View(df_list[["1521211800"]])
# 或者用$符号（注意数字开头的名称需要加反引号）
View(df_list$`1521211800`)

如果你坚持想用sapply() #

只需添加simplify = FALSE参数，强制它返回列表而不简化：

df_list <- sapply(fileList, read.csv, simplify = FALSE)
# 之后的访问方式和上面一样

这样每个CSV文件都被保存为独立的数据框，你可以随时单独调取任意一个文件的数据啦！

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