13 R语言批量导入数据

13.1 批量导入文件夹下的所有数据文件

以公开数据库CHRALS为例

在文件夹下有10个dta文件，文件名各不一致。如何将所有文件导入一个列表中？

13.1.1 载入包

library(bruceR)
library(purrr)
rm(list = ls())

13.1.2 第一步:提取文件名

files <- 
    fs::dir_ls("D:\\0 zotero笔记\\06-其它\\3 公众号\\1 blogpost-r\\01-attch\\10\\CHARLS", 
                   recurse = TRUE,
                    glob = "*.dta")

print(files)

## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/COVID_Module.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Demographic_Background.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Exit_Module.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Family_Information.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Health_Status_and_Functioning.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Household_Income.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Individual_Income.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Sample_Infor.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Weights.dta
## D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/Work_Retirement.dta

13.1.3 第二步:批量导入

data_list <- files |> 
    map(\(filename)
    {import(file=filename)})

可以看到已经导入成功

13.1.4 接下来美化一下

data_list_neat <- set_names(
    data_list,
    files |> 
        map(\(str)
        {str_remove(str, 
        "D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/")})
)

可以看到列表每个元素名也规范了

13.2 批量导入excel下的多个sheet

现在我们有一个excel文件，其中有多个sheet，如何一次性导入到列表里呢

13.2.1 第一步:提取sheet名

sheet_names <- readxl::excel_sheets(
    "D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/data.xlsx"
)

sheet_names

## [1] "gong" "bo"   "hong" "wan"  "he"

13.2.2 第二步:批量导入

data_list <- 
    sheet_names |>
    map(\(var)
        {import(
        file='D:/0 zotero笔记/06-其它/3 公众号/1 blogpost-r/01-attch/10/CHARLS/data.xlsx',
        sheet = var) 
    }) |> 
    set_names(sheet_names)

## New names:
## New names:
## New names:
## New names:
## New names:
## • `` -> `...1`

str(data_list)

## List of 5
##  $ gong:'data.frame':    12 obs. of  9 variables:
##   ..$ ...1: num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ 来源: chr [1:12] "白云区" "白云区" "天河区" "天河区" ...
##   ..$ 重量: num [1:12] 0.501 0.502 0.498 0.497 0.499 0.496 0.5 0.503 0.5 0.501 ...
##   ..$ 编号: chr [1:12] "1.19④" "1.19⑨" "1.20⑦" "1.20⑧" ...
##   ..$ Cr  : num [1:12] 0.3465 0.1507 0.0616 0.0745 0.7903 ...
##   ..$ As  : num [1:12] 1.87 4.63 9.89 3.43 3.02 ...
##   ..$ Cd  : num [1:12] 0.0262 0.2018 0.4037 0 0.0485 ...
##   ..$ Pb  : num [1:12] 0.0761 0.2169 0.0744 0.131 0.4851 ...
##   ..$ Hg  : num [1:12] 0.1011 0.0577 0.187 0.1879 0.0538 ...
##  $ bo  :'data.frame':    12 obs. of  9 variables:
##   ..$ ...1: num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ 来源: chr [1:12] "白云区" "天河区" "天河区" "天河区" ...
##   ..$ 重量: num [1:12] 0.501 0.496 0.499 0.504 0.5 ...
##   ..$ 编号: chr [1:12] "1.19③" "1.20⑨" "1.20⑩" "1.21①" ...
##   ..$ Cr  : num [1:12] 0.0198 0.0384 0.0375 0.7255 1.784 ...
##   ..$ As  : num [1:12] 6.08 2.76 3.1 2.45 3.23 ...
##   ..$ Cd  : num [1:12] 0.0639 0.0788 0.0217 0 0.0549 ...
##   ..$ Pb  : num [1:12] 0.2474 0.0799 0.0743 0.0906 0.0836 ...
##   ..$ Hg  : num [1:12] 0.0362 0.0671 0.0383 0.0527 0.0442 ...
##  $ hong:'data.frame':    12 obs. of  9 variables:
##   ..$ ...1: num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ 来源: chr [1:12] "白云区" "白云区" "天河区" "越秀区" ...
##   ..$ 重量: num [1:12] 0.496 0.498 0.499 0.5 0.501 ...
##   ..$ 编号: chr [1:12] "1.17②" "1.17④" "1.20⑥" "1.21⑩" ...
##   ..$ Cr  : num [1:12] 1.283 0.636 0.233 1.073 0.979 ...
##   ..$ As  : num [1:12] 5.57 2.56 2.15 4.8 3.21 ...
##   ..$ Cd  : num [1:12] 0.1119 0.0241 0.0224 0 0 ...
##   ..$ Pb  : num [1:12] 0.157 0.0256 0.0745 0.1524 0.356 ...
##   ..$ Hg  : num [1:12] 0.37 0.184 1.375 1.49 0.469 ...
##  $ wan :'data.frame':    12 obs. of  9 variables:
##   ..$ ...1: num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ 来源: chr [1:12] "白云区" "白云区" "越秀区" "越秀区" ...
##   ..$ 重量: num [1:12] 0.497 0.498 0.493 0.499 0.498 ...
##   ..$ 编号: chr [1:12] "1.23⑦" "1.23⑧" "1.21⑤" "1.21⑥" ...
##   ..$ Cr  : num [1:12] 4.011 4.461 0.899 0.816 0.326 ...
##   ..$ As  : num [1:12] 0.0396 0.0934 0 0 1.4307 ...
##   ..$ Cd  : num [1:12] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##   ..$ Pb  : num [1:12] 0 0.5965 0.0808 0.0878 0 ...
##   ..$ Hg  : num [1:12] 0.0066 0.017 0.062 0.0196 0.0404 0.0559 0.0074 0.0437 0.0177 0.0122 ...
##  $ he  :'data.frame':    12 obs. of  9 variables:
##   ..$ ...1: num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##   ..$ 来源: chr [1:12] "白云区" "白云区" "天河区" "越秀区" ...
##   ..$ 重量: num [1:12] 0.497 0.497 0.5 0.501 0.501 0.5 0.502 0.502 0.497 0.501 ...
##   ..$ 编号: chr [1:12] "1.19②" "1.23⑨" "1.20⑤" "1.21④" ...
##   ..$ Cr  : num [1:12] 0 3.746 0.221 1.027 3.893 ...
##   ..$ As  : num [1:12] 0.908 3.099 0.935 0.896 2.939 ...
##   ..$ Cd  : num [1:12] 0.0115 0.0884 0.0395 0 0.1448 ...
##   ..$ Pb  : num [1:12] 0.065 1.545 0.845 0.125 0.226 ...
##   ..$ Hg  : num [1:12] 0.3371 0.0898 0.1123 0.1392 0.1663 ...

13.3 尾语

本期主要使用了bruceR包和purrr包，基本可以满足日常数据导入的所有需求。