导入多个文件并提取r中的特定列

我有20个数据文件（.txt）。我的最终目标是从每20个文件中选择一个特定的列（比如V3），并创建一个新文件。 我试过了

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temp我们可以使用
fread
from
data.table
中的
select
选项，只选择我们想要读取的特定列，而不是读取整个数据

library(data.table)
library(purrr)
library(dplyr)
map(temp, fread, select = 'V3') %>%
      bind_cols

如果行数不同，则使用
cbind.fill

out <- map(temp, fread, select = 'V3') 
do.call(rowr::cbind.fill, c(out, fill = NA))

out%
可存储%>%
readr:：write_csv（，path=.x）））
temp可以说，在多个文件中
rbind（）
相同变量的行比
cbind（）
它们要好，特别是当文件的行数不同时，
cbind（）
会失败

在只需要组合多个文件中的一列的情况下，我们也可以使用
unlist（）
而不是
rbind（）

使用base R组合行的完整工作示例可以使用匿名函数
lappy（）
和
unlist（）
完成。我们将使用Alex Barradas在kaggle.com上的神奇宝贝统计数据库中的数据，在那里我将数据重组为6个CSV文件，前六代神奇宝贝各一个

download.file("https://raw.githubusercontent.com/lgreski/pokemonData/master/pokemonData.zip",
              "pokemonData.zip",
              method="wininet",mode="wb")
unzip("pokemonData.zip")

thePokemonFiles <- list.files("./pokemonData",
                              full.names=TRUE)
attackStats <- lapply(thePokemonFiles,function(x) {
     # read data and subset to Attack stat using the extract operator [
     read.csv(x)["Attack"]         
})
# unlist to combine into a vector
attackStats <- unlist(attackStats)
# use the data in another R function
hist(attackStats)

download.file（“https://raw.githubusercontent.com/lgreski/pokemonData/master/pokemonData.zip",
“pokemonda.zip”，
方法=“wininet”，模式=“wb”）
解压（“pokemonda.zip”）
只有当每个文件的行数相同时，此选项才有效。所有文件具有相同行数的可能性有多大？
set.seed(24) 
invisible(map(paste0('snp.blp', 1:3, '.csv'), ~
     matrix(sample(1:10, 10 * 3, replace = TRUE), ncol = 3,
       dimnames = list(NULL, paste0("V", 1:3))) %>% 
                  as_tibble %>%
                  readr::write_csv(., path = .x)))
temp <- list.files(pattern='snp.blp')

download.file("https://raw.githubusercontent.com/lgreski/pokemonData/master/pokemonData.zip",
              "pokemonData.zip",
              method="wininet",mode="wb")
unzip("pokemonData.zip")

thePokemonFiles <- list.files("./pokemonData",
                              full.names=TRUE)
attackStats <- lapply(thePokemonFiles,function(x) {
     # read data and subset to Attack stat using the extract operator [
     read.csv(x)["Attack"]         
})
# unlist to combine into a vector
attackStats <- unlist(attackStats)
# use the data in another R function
hist(attackStats)