R 删除包含全局环境中多个大型数据帧的特定NA列的行

我有大量的CVS文件需要通过删除特定列中具有n/a的所有行来进行整理。因此，与其在Excel中手动打开每一个，我想知道是否有可能编写一些R代码：

将文件夹中的所有CSV文件加载到R

分别删除每个数据文件的特定列（“错误”）中包含n/a的所有行

将所有剩余n/a更改为“”

将整理后的数据保存为单个Excel文件（保留原始名称，并在末尾加上一点，以便我可以区分原始文件和处理后的文件）

我能够对单个文件执行上述步骤，但我没有太多的运气扩展代码，以便对多个CSV文件执行相同的操作

如果我一次处理一个文件，这就是我当前拥有的：

setwd('#folderlocation')
df <- read.csv("#filename",
           header=TRUE)
working <- df[!is.na(df$Error),]
working <- sapply(working, as.character)
working[is.na(working)] <- ""
library(xlsx)
write.xlsx(working,"test.xlsx")

但我被困在如何从那里开始

我追求的最终结果是，一旦使用代码处理每个文件，在“错误”列中将不会有任何空行，并将保存为Excel文件。 在任何情况下，我都不想合并数据帧，因为试图解开哪些数据属于哪个文件会变得太混乱

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感谢大家的帮助：-）

您的Rscript myscript.R:

library(xlsx)
args = commandArgs(trailingOnly=TRUE)
df <- read.csv(args[1], header=TRUE)
working <- df[!is.na(df$Error),]
working <- sapply(working, as.character)
working[is.na(working)] <- ""
write.xlsx(working,paste(args[1], "test.xlsx", sep="_")

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您的Rscript myscript.R：

library(xlsx)
args = commandArgs(trailingOnly=TRUE)
df <- read.csv(args[1], header=TRUE)
working <- df[!is.na(df$Error),]
working <- sapply(working, as.character)
working[is.na(working)] <- ""
write.xlsx(working,paste(args[1], "test.xlsx", sep="_")

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也许可以从命令行在for循环中调用R脚本？这可以通过

Rscript yourscriptname.R input_file.csv

完成。然后，您只需要在R脚本中添加以下两行：

args=commandArgs（trailingOnly=TRUE）

并从命令行args获取文件名：

df也许您可以从命令行在for循环中调用R脚本？这可以通过
Rscript yourscriptname.R input_file.csv
完成。然后，只需将以下两行添加到R脚本：
args=commandArgs（trailingOnly=TRUE）
并从命令行args获取文件名：
df
bash
cd /folder/with/input/data
for FILE in *.CSV
 do
  Rscript myscript.R $FILE
 done