我需要下载 300 多个在线可用的 .csv 文件,并将它们合并到 R 中的数据框中。它们都具有相同的列名,但长度(行数)不同。
l<-c(1441,1447,1577)
s1<-"https://coraltraits.org/species/"
s2<-".csv"
for (i in l){
n<-paste(s1,i,s2, sep="") #creates download url for i
x <- read.csv( curl(n) ) #reads download url for i
#need to sucessively combine each of the 3 dataframes into one
}
最佳答案
就像@RohitDas 所说的那样,连续添加数据帧效率很低,而且会很慢。只需下载每个 csv 文件作为列表中的条目,然后在收集列表中的所有数据后绑定(bind)所有行。
l <- c(1441,1447,1577)
s1 <- "https://coraltraits.org/species/"
s2 <- ".csv"
# Initialize a list
x <- list()
# Loop through l and download the table as an element in the list
for(i in l) {
n <- paste(s1, i, s2, sep = "") # Creates download url for i
# Download the table as the i'th entry in the list, x
x[[i]] <- read.csv( curl(n) ) # reads download url for i
}
# Combine the list of data frames into one data frame
x <- do.call("rbind", x)
只是一个警告:x
中的所有数据框必须具有相同的列才能执行此操作。如果 x
中的条目之一具有不同数量的列或不同名称的列,则 rbind
将失败。
多个不同的包中存在更高效的行绑定(bind)函数(具有一些额外功能,例如列填充)。查看其中一些用于绑定(bind)行的解决方案:
plyr::rbind.fill()
dplyr::bind_rows()
data.table::rbindlist()
关于r - 将在线 .csv 文件合并到 R 中的数据框中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34099634/