我如何从30个csv文件（每个文件有1个问题）中获取多项选择题的分数，并将它们组合成一组学生？（使用R）

学生们正在使用Zoom民意测验进行多项选择题（MCQ）测试班上有40名学生，有30个MCQ。我真的不知道投票是如何进行的，但课程教授告诉我Zoom将生成30个excel csv文件-每个MCQ一个。每个文件都有学生的姓名、ID以及MCQ答案的1分或0分

我的工作是找到一种方法来获取所有这30个csv文件（我保存在一个文件夹中），并合并它们以找到每个学生的总分。所以，我应该能够说出“凯特在30分中得了多少分？”

每个csv文件（将命名为MCQ1、MCQ2等）的外观如下：

Name   SID   Score
Kate   534     1
Bret   411     0
Jade   325     1

Name   SID    MCQ1  MCQ2  MCQ3  MCQ4  MCQ5  ...  Total
Kate   534     1     1      0     1    0    ...  (=sum) 
Bret   411     0     0      0     1    1    ...  (=sum)
Jade   325     1     0      1     1    0    ...  (=sum)

我必须使用R来完成此操作。这就是我需要的：

Name   SID   Score
Kate   534     1
Bret   411     0
Jade   325     1

Name   SID    MCQ1  MCQ2  MCQ3  MCQ4  MCQ5  ...  Total
Kate   534     1     1      0     1    0    ...  (=sum) 
Bret   411     0     0      0     1    1    ...  (=sum)
Jade   325     1     0      1     1    0    ...  (=sum)

需要做的是R需要使用“Name”或“SID”查找每个学生的MCQ分数，并且只将分数一个接一个地堆叠起来

我已经在SO中查看了以下帖子

以下是我到目前为止的情况：

total_score <- list.files(pattern = "*.csv") %>% map_df(read_csv)

Name   SID   Score
Kate   534     1
Bret   411     0
Jade   325     1
Kate   534     1
Bret   411     0
Jade   325     0
Kate   534     0
Bret   411     0
Jade   325     1
Kate   534     1
Bret   411     1
Jade   325     1
Kate   534     0
Bret   411     1
Jade   325     0

总分%map\u df（读取\u csv）
名称SID分数
凯特5341
布雷特4110
翡翠325 1
凯特5341
布雷特4110
翡翠3250
凯特5340
布雷特4110
翡翠325 1
凯特5341
布雷特4111
翡翠325 1
凯特5340
布雷特4111
翡翠3250

---

我如何告诉R不要重复前两列，只从每个特定学生的文件中获取每个“分数”列，然后将它们作为以csv文件命名的新列？有人能给我指出正确的方向吗？

我们可以通过使用

basename

提取文件名，然后循环“文件”，使用

read\u csv

读取数据，使用文件名（'nm1'）重命名“Score”，从而将“Score”列重命名为文件名，

通过

“名称”、“SID”连接数据集

，将其缩减为单个数据集，然后通过执行以“MCQ”开头的列的
行和
，创建“总计”列

library(readr)
library(dplyr)
library(purrr)
files <- list.files(pattern = "*.csv")
nm1 <- tools::file_path_sans_ext(basename(files))
imap(setNames(files, nm1), 
        ~ {
          nm <- .y
          read_csv(.x) %>%
                  rename_at(vars(Score), ~ nm)
    }) %>%
   reduce(full_join, by = c('Name', 'SID')) %>%
   mutate(Total = rowSums(select(., starts_with('MCQ'))))

尝试此
base R
选项，使用内置函数加载和格式化名称。该函数的主要思想是根据文件列表加载文件，然后将文件名分配给score变量。之后，使用
lappy（）
、
Reduce（）
和
merge（）
压缩数据，以便使用
rowSums（）
获得总变量（我们排除前两个变量，因为它们是学生的姓名和人数）。我已经根据您共享的输出使用一些虚拟文件进行了测试。代码如下：

#Obtain files
v1 <- list.files(pattern = '*.csv')
#Function for load
myload <- function(x)
{
  #Name for var
  vname <- gsub('.csv','',x)
  #Load data
  y <- read.csv(x,stringsAsFactors = F)
  #Rename the score var
  names(y)[3] <- vname
  #Return
  return(y)
}
#Apply
List <- lapply(v1,myload)
#Now merge
df <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, by=c('Name','SID'),all=TRUE), List)
#Compute total
df$Total <- rowSums(df[,-c(1,2)],na.rm=T)

你好，鸭子，谢谢你的回答。步骤“#Now merge”中的代码给出了一个错误：fix.by（by.x，x）中的错误：“by”必须指定唯一有效的列。有什么想法吗？@AIQ可能您的一个csv文件没有所需的变量！我选中了，我的csv文件都有3列6行（包括标题），它们都匹配。@AIQ我认为唯一的一点是某些名称可能不同，这会产生错误。@AIQ还尝试在
read.csv（）中添加
stringsAsFactors=F
）
位于阅读功能内部，或者使用
lappy（List，names）
Woooh探索列表中的所有名称是否相等。谢谢阿克伦！不过我有一个问题。假设每个csv文件中的学生姓名顺序不同（例如，MCQ1中的Bret位于第一行，MCQ2中的Bret位于第17行）。你的代码仍然有效吗？还是需要一些更改？@AIQ顺序无关紧要，因为我们正在进行一个连接，该连接与所有数据集中的“Name”和“SID”匹配
  Name SID MCQ1 MCQ2 MCQ3 MCQ4 MCQ5 Total
1 Bret 411    0    0    0    1    1     2
2 Jade 325    1    0    1    1    0     3
3 Kate 534    1    1    0    1    0     3