在lappy（）中使用rbind（）将多个数据帧合并为一个更大的data.frame

我使用的是R-Studio 0.99.491和R版本3.2.3（2015-12-10）。我是R的新手，非常感谢你的帮助。我正在做一个项目，尝试使用旧媒体服务器上的服务器日志来确定服务器中哪些文件夹/文件仍在被访问，哪些未被访问，以便我的团队知道要迁移哪些文件。每个日志都是24小时的，我有大约一年的日志，所以理论上，我应该能够看到过去一年中的所有访问

我的理想输出是获得一个树结构或绘图，它将显示服务器上正在使用的文件夹。我已经知道如何将一个日志（一天）作为data.frame读入R，然后使用R中的data.tree包将其转换为树。现在，在创建树之前，我希望递归地逐个检查目录中的所有文件，并将它们添加到原始data.frame中。以下是我当前的代码：

#Create the list of log files in the folder
files <- list.files(pattern = "*.log", full.names = TRUE, recursive = FALSE)
#Create a new data.frame to hold the aggregated log data
uridata <- data.frame()
#My function to go through each file, one by one, and add it to the 'uridata' df, above
lapply(files, function(x){
    uriraw <- read.table(x, skip = 3, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
    #print(nrow(uriraw)
    uridata <- rbind(uridata, uriraw)
    #print(nrow(uridata))
})

#在文件夹中创建日志文件列表
文件
do.call（）
是您的朋友

big.list.of.data.frames <- lapply(files, function(x){
    read.table(x, skip = 3, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
})

big.list.of.data.frames另一个选项是
fread
from
data.table

library(data.table)
rbindlist(lapply(files, fread, skip=3))

您可以使用
purr
包中的
map\u df
而不是
lappy
，直接将所有结果合并为一个数据帧

map_df(files, read.table, skip = 3, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

或者可能有用
uridata
保持不变，因为函数在R中没有副作用，R是函数编程最重要的特性之一。正如@rawr指出的，您可以这样做，而不是
do.call（“rbind”，lappy（files，read.table，skip=3，header=T，stringsAsFactors=F））
。或者，如果您将
lappy
函数替换为
for循环
，则代码将正常工作。在
*apply
函数中创建的变量的作用域将限定为该函数，除非您使用
，这样就完美地解决了问题。当然，我应该在函数的开头将lappy（）的结果传递到一个变量中，而不是试图将它们保存到lappy（）中的一个变量中。谢谢你给我指点do.call（）。
library(data.table)
rbindlist(lapply(files, fread, skip=3))

map_df(files, read.table, skip = 3, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)