R 创建循环以读取同一目录中的多个csv文件时，文件连接出错

因此，我在R中创建了一个循环，读取名为“specdata”的目录中的多个csv文件，然后告诉您这些文件中某个公共列的平均值。此函数在下一个parragraph中表示。您指定的参数是这些文件所在的目录、要计算的列以及id序列，它告诉您要读取多少文件，具体取决于通过子集[]表示的de对象编号

以下是函数：

pollutantmean <- function(directory,pollutant,id) {
     for (i in id) {archivo <- list.files(directory)[i]
    file(archivo[i])
    datapollution <- read.csv(archivo[i],header = TRUE)
    datamatrix <- data.matrix(datapollution)
    mean(datamatrix[pollutant],na.rm = TRUE)}}

它给出以下错误消息：

 Error in file(file, "rt") : cannot open the connection
In addition: Warning message:
In file(file, "rt") :
 Show Traceback

 Rerun with Debug
 Error in file(file, "rt") : cannot open the connection

有趣的是，当调用函数中独立于函数给出错误的部分时，不会发生错误，如下所示：

file(list.files("specdata")[2])

在本例中，它提供了所需的连接，稍后当您应用read.csv（“specdata”）[2]时，它也可以完美地工作

这是我的问题，我错过了什么？它应该像打开子集[2]时一样连接和读取所有文件，但将数字2替换为相应的i，循环函数并使我高兴。为什么它在这里给出了一个错误，但在执行2上的子集时却没有

我在某个地方读到我必须使用Rbind，但无论是哪种方式，都是在生成连接并读取列出的文件之后，我需要在这之前解决第一条警告消息（不确定以后我将如何处理…）

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是的，我来自coursera，很抱歉我是个老生常谈的人，但我是一个非常好的人请帮助：）

文件所以它起作用了，只需添加full.names=TRUE，取消文件函数，并在列表的子集上删除i。文件解决了这个问题

  function(directory,pollutant,id) {
  for (i in id) {archivo  <-  list.files(directory,full.names = TRUE)
  datapollution <- read.csv(archivo[i],header = TRUE)
  datamatrix <- data.matrix(datapollution)
  resultmean <- mean(datamatrix[pollutant],na.rm = TRUE)}
  print(resultmean)}

功能（目录、污染物、id）{
对于（i in id）{archivo，它可能是一个向量的副本，而不是一个列表。它更快，没有其他东西。我还添加了full.names=TRUE选项。它有效吗？是的，有效！谢谢，我想了解：list.files函数的full.names=TRUE参数实际上做什么？为什么没有file（）需要函数？是否使用list.files（）自动生成连接？
full.names==TRUE
提供完整（而非部分）路径。我不知道您为什么打开空文件。
read.csv
只需要csv文件的路径。您能接受答案吗？
files <- list.files(directory, full.names = TRUE, pattern = ".csv") # be sure your working directoy contains this data

pollutantmean <- function(directory, pollutant, id) {
  for (i in id) {
    datapollution <- read.csv(files[i], header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
    datamatrix <- data.matrix(datapollution)
    mean(datamatrix[pollutant],na.rm = TRUE)}
}


pollutantmean("specdata",sulfurate,1:15)

  function(directory,pollutant,id) {
  for (i in id) {archivo  <-  list.files(directory,full.names = TRUE)
  datapollution <- read.csv(archivo[i],header = TRUE)
  datamatrix <- data.matrix(datapollution)
  resultmean <- mean(datamatrix[pollutant],na.rm = TRUE)}
  print(resultmean)}