R 一次读取多个csv数据并创建新列

我有一个文件，其中有许多

csv

数据。
我想一次读取它们并创建新列，然后合并到一个数据表中。我在这里解释得更多

请看这张图片：

我想根据csv数据标题创建两个新列

YEAR

和

MONTH

。
例如，以

201508销售报告（伦敦）

为例。我想创建

YEAR=2015

和

MONTH=8

我不知道怎么做，但我可以一次阅读它们，而无需创建新列

my_read_data <- function(path){  
data <- data.table::fread(path, header = T, strip.white = T, fill = T)  
data <- data[data[[5]] != 0,]  
data <- subset(data, select = c(-1,-7,-10,-12,-13,-14,-15,-17))  
}  
file.list <- dir(path = "//path/", pattern='\\.csv', full.names = T)  
df.list <- lapply(file.list, my_read_data)  
dt <- rbindlist(df.list)    

然而，我得到了一个错误

Error in data.table::fread(x, header = T, strip.white = T, fill = T) :   
File not found: C:\Users\PECHEN\AppData\Local\Temp\RtmpiihFR4\filea0c4d726488   

In addition: Warning messages:
1: running command 'C:\Windows\system32\cmd.exe /c (TWM-201508 Sales Report(London).csv) > C:\Users\PECHEN\AppData\Local\Temp\RtmpiihFR4\filea0c4d726488' had status 1 
2: In shell(paste("(", input, ") > ", tt, sep = "")) :
  '(TWM-201508 Sales Report(London).csv) > C:\Users\PECHEN\AppData\Local\Temp\RtmpiihFR4\filea0c4d726488' execution failed with error code 1  

此外，我编辑我的代码：

my_read_data <- function(x){
data <- data.table::fread(x, header = T, strip.white = T, fill = T)
data <- data[data[[5]] != 0,]
data <- subset(data, select = c(-1,-7,-10,-12,-13,-14,-15,-17))
}
file.list <- dir(path = "/path/", pattern='\\.csv', full.names = T)  
df.list <- lapply(file.list, my_read_data)  
dt <- rbindlist(df.list, idcol = 'id')[, `:=` (YEAR = substr(id,5,8), MONTH = substr(id,9,10))]   

---

my\u read\u data以下是如何将列包含在
dplyr
中：

nam <- c("201508 Sales Report(London)", "201509 Sales Report(London)", "201604 Sales Report(London)-Monthly")

dat <- data.frame(file=nam, var=nam)
dat %>% 
   separate(var, into=c(paste0("parts", 1:5))) %>% 
   mutate(Year=substring(parts1, 1,4), Month=substring(parts1, 5,6)) %>% 
   select(Year, Month, file)

#   Year Month                                file
# 1 2015    08         201508 Sales Report(London)
# 2 2015    09         201509 Sales Report(London)
# 3 2016    04 201604 Sales Report(London)-Monthly

nam%
突变（年=子串（第1、1、4部分），月=子串（第1、5、6部分））%>%
选择（年、月、文件）
#年-月档案
#1 2015 08 201508销售报告（伦敦）
#2 2015 09 201509销售报告（伦敦）
#3 2016 04 201604销售报告（伦敦）-每月
在我的评论上展开，假设所有文件都具有相同的结构，下面的操作应该有效：

library(data.table)
# get list of file-names
file.list <- list.files(pattern='*.csv')

# read the files with sapply & fread
# this will create a named list of data.tables
dt.list <- sapply(file.list, fread, simplify=FALSE)

# bind the list together to one data.table
# using the 'idcol'-parameter puts the names of the data.tables in the id-column
# create the YEAR & MONTH variables with 'substr'
DT <- rbindlist(dt.list, idcol = 'id')[, `:=` (YEAR = substr(id,1,4), MONTH = substr(id,5,6))]

使用
list.files
读取文件并使用
rbindlist
的
idcol
-参数（）将它们绑定在一起。最后使用
DT[，YEAR:=substr（id，1,4）]
获取年份，使用
DT[，MONTH:=substr（id，5,6）]
获取月份。您能解释更多吗？我认为这很好，但我不能理解一个更广泛的答案，应该更清楚。您必须首先设置您的工作主管，以便
年=substr（id，5,8），月=substr（id，9,10）
可以工作。如果你不设置它，你应该考虑所有的路径，除非你使用的是<代码>使用。如果我想创建一个像我上面的问题
my_read_data
这样的函数并使用您的方式，我该怎么做？我得到一个错误，我将编辑我的上面question@PeterChen很抱歉这么晚才回复，您仍然有这个问题吗？@PeterChen通过使用
simplify=FALSE
，数据表的列表变成了一个命名列表（以文件名作为名称）
simplify=TRUE
是默认值，将创建一个未命名列表。将
rbindlist
应用于未命名列表时，
id
列只获取数字。将
rbindlist
应用于命名列表（即使用
simplify=FALSE
的结果），
id
列获取相应文件的名称。有关阅读文件列表的更广泛的答案。
library(data.table)
# get list of file-names
file.list <- list.files(pattern='*.csv')

# read the files with sapply & fread
# this will create a named list of data.tables
dt.list <- sapply(file.list, fread, simplify=FALSE)

# bind the list together to one data.table
# using the 'idcol'-parameter puts the names of the data.tables in the id-column
# create the YEAR & MONTH variables with 'substr'
DT <- rbindlist(dt.list, idcol = 'id')[, `:=` (YEAR = substr(id,1,4), MONTH = substr(id,5,6))]

dt.list <- sapply(file.list, fread, drop = c(1,7,10,12:15,17), simplify=FALSE)