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r - 将多个 csv 文件（类似列）与 r 中的选择性行和列合并为一个

问题描述

我有大约 300-500 个 CSV 文件，开头有一些字符信息，两列作为数字数据。我想用这样的方式制作一个包含所有数值的data.frame，这样我就有一次X列和多个Y，没有字符行。

**File1** has two-column and more than a thousand rows: an example looks like 

info   info
info   info
info   info
X      Y
1      50.3
2      56.2
3      96.5
4      56.4
5      65.2
info   0

**File2**
info   info
info   info
info   info
X      Y
1      46.3
2      65.2
3      21.6
4      98.2
5      25.3
info   0

Only Y values are changing from file to file, I want to add all the files in one file with selective rows and make a data frame. Such as I want as a data frame.

X      Y1      Y2
1      46.3   50.3
2      65.2   56.2
3      21.6   96.5
4      98.2   56.4
5      25.3   65.2

I tried
files <- list.files(pattern="*.csv")
l <- list()
for (i in 1:length(files)){
 l[[i]] <- read.csv(files[i], skip = 3)
 }
data.frame(l)


This gives me

X1      Y1   X2    Y2
1      46.3  1    50.3
2      65.2  2    56.2
3      21.6  3    96.5
4      98.2  4    56.4
5      25.3  5    65.2
info   0     info 0

如何仅将最后一行和 X 列作为第一列跳过（因为 X 值不会改变）

标签： rloopscsv

解决方案

定义一个Read读取一个文件的函数，删除所有不以数字开头的行。我们sep=","用来指定每个文件中的字段用逗号分隔。然后使用Readwithread.zoo读取和合并给出 zoo object 的文件z。最后，要么将其用作动物园对象，要么将其转换为数据框，如图所示。 

library(zoo)

Read <- function(f) {
  read.table(text = grep("^\\d", readLines(f), value = TRUE), sep = ".")
}
z <- read.zoo(Sys.glob("*.csv"), read = Read)
DF <- fortify.zoo(z)

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