汤加丽

一、本篇方向批量读取是很大批据分析名堂濒临的第一个问题，前边数据分析批量读取同一的门径聘用了for轮回，略显繁琐，本篇给予简化。二、管制决议只写csv和xlsx类型文献的批量读取门径进行示范，其他类型的可左证示例自行盘问。csv类型的文献，聘用readr2.0中的read_csv函数进行批量读取同一；xlsx类型的文献，聘用purrr包中map_dfr函数和readxl包中的read_xlsx函数进行批量读取同一；通过上头的管制决议，可一步到位的管制批量读取和批量同一。另外需要刺眼，FAERS数据库一直在更新，举例不同季度的demo文献并不一致，聘用本文的批量读取按序也应该左证表格变化，分技巧批次读取，把十足一致的文献读取同一后，左证最新季度的文献，把不同批次的同一文献进行列名等方面的和谐，然后再次同一即可。三、门径示例文献旅途中最佳不要出现汉文；文献的编码格式最佳是UTF-8。3.1 csv类型文献

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library(tidyverse)#载入tidyverse包library(readxl)#载入readxl包files_csv <- fs::dir_ls("C:/Users/Administrator/Desktop/score_csv"， recurse = TRUE， glob = "*.csv")#创建批量读取目次files_csv#张望目次C:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class1.csvC:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class2.csvC:/Users/Administrator/Desktop/score_csv/class3.csvread_csv(files_csv)#批量读取同一# A tibble: 9 x 4  班级  姓名     语文  数学  <chr> <chr>   <dbl> <dbl>1 1班   小明       80    962 1班   小红       75    873 1班   小花       92   1004 2班   小莉       84    885 2班   小米       60    816 2班   大米       94    967 3班   李雷       10    108 3班   韩梅梅     11    119 3班   哆啦A梦   100   100

3.2 xlsx类型文献

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推特 拳交

library(tidyverse)#载入tidyverse包files_xlsx <- fs::dir_ls("C:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx"， recurse = TRUE， glob = "*.xlsx")#创建批量读取目次files_xlsx#张望目次C:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class1.xlsxC:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class2.xlsxC:/Users/Administrator/Desktop/score_xlsx/class3.xlsxmap_dfr(files_xlsx， read_xlsx)#批量读取同一# A tibble: 9 x 4                                                                        班级  姓名     语文  数学  <chr> <chr>   <dbl> <dbl>1 1班   小明       80    962 1班   小红       75    873 1班   小花       92   1004 2班   小莉       84    885 2班   小米       60    816 2班   大米       94    967 3班   李雷       10    108 3班   韩梅梅     11    119 3班   哆啦A梦   100   100

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