如何在R中读取数据文件、逐个保存和删除

我在“C:\data”中有200个CSV数据文件（它们的名称是xxx.CSV）。我想将所有这些csv文件转换为RData文件。然而，它们都非常大，我无法将它们全部读入R

如何将这些文件读入R，保存到RData文件，然后使用函数从R环境中逐个删除它们？

。您可以使用

data.table

包读取大量数据。请记住，R使用内存处理，因此如果您有5GB-10GB的大数据，则需要一点硬件。然后可以将它们保存为.RData文件，然后在循环中使用

rm（）

删除它们

library(data.table)
library(tidyverse)

tbl_fread <- 
    list.files(pattern = "*.csv") %>% 
    map_df(~fread(.))

库（data.table）
图书馆（tidyverse）
tbl_fread%
地图_df（~fread（）

假设您已经有一个包含文件名的列表，我会尝试以下方法：

library(data.table)

for (i in 1:length(my_files)) {
  df <- fread(myfiles[i])
  save(df, ....) # use your specification for saving including the filename
}

库（data.table）
for（i in 1:length（my_文件））{
df试试这个：

csv2rdata <- function(filename) {
  nm <- sub("\\.csv$", "", basename(filename))
  assign(nm, data.table::fread(filename), envir = environment())
  save(list = nm, file = paste0(dirname(filename), "/", nm, ".RData"), envir = environment())
}

dir("C:\\Data", pattern = "*.csv", full.names = TRUE) %>% lapply(csv2rdata)

csv2rdata FYI
map_df
是
purr
中
map_dfr
的未记录别名。它还需要安装
dplyr
。我有200个文件…..我无法一起读取它们，但无法
列出.files（pattern=“*.csv”）
只需列出相应目录中的所有文件，然后在函数/loop中逐个读取它们。什么不起作用？缺少文件列表？或者使用保存函数？我不知道如何保存文件。如果显示保存函数，那就太好了