如何快速查找多个（&x2B；1000）*.rds文件

我有超过2000个*.rds文件，它们是18000个obs，我想将它们合并成一个

data.frame

。我知道使用

for

循环来增长对象是没有效率的，而且我已经这样做了，但这需要很长时间。有没有更快的方法

以下是我迄今为止尝试过的几件事：

lappy

：

mergedat <- do.call(rbind, lapply(list.files("dat/"), readRDS))

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看起来你的第一次尝试很接近。稍加修改后，以下内容对我有效

mergedat <- do.call('rbind', lapply(list.files("dat/", full.names = TRUE), readRDS))

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mergedat在某些极端情况下，引用函数可能会更快（ala
do.call（“rbind”，…
）。不过，在这种情况下，您是否在我的测试中尝试过
dplyr:：bind_rows
？（使用小数据.frames），它的运行速度几乎快了一个数量级。@r2evans我没有尝试过
dplyr
选项；我想我也会尝试一下。
data.table:：rbindlist
也值得一试。@Gregor就是这样。它在不到一分钟的时间内将所有内容与
rbind
合并，花了20多个时间。谢谢！仅供参考，第一个
do.call
是缺少尾随的
）
OP没有说它不工作。OP说要花点时间才能完成。谢谢，但这两个我都建议你去做。他们只是需要很长时间。有没有办法加快速度？好的，明白了。原来的帖子中有一个拼写错误，我会在那里发表评论。也许我应该删除这个答案，Gregor应该把这个建议改成“答案”来获得好评。
mergedat <- do.call('rbind', lapply(list.files("dat/", full.names = TRUE), readRDS))