循环读取多个 csv 并作为主 csv 中的列写入

Question

假设我有两个.csv 表（我实际上有数百个）：

Table 1
x     mean_snowcover    useless_data 
1     80                6546156
2     50                6285465
3     60                2859525

Table 2
x    mean_snowcover    useless_data
1    91                87178
2    89                987189
3    88                879278927

我想要一个如下所示的新表：

Mean Snowcover
x    Table_1    Table_2
1    80         91
2    50         89
3    60         88

这是我当前的代码：

setwd("C:/Users/evan/Desktop/Finished Data SGMA/test")

master1=read.csv("New folder/AllSGMA.csv")

temp = list.files(pattern="*.csv$",recursive=FALSE)

###READ CSVS IN LOOP###
for(x in 1:length(temp)){
    mycsv = read.csv(temp[x])
    mean_snowcover=mycsv$mean_snowcover
    master2=cbind(master1,mean_snowcover)
}

write.csv(master2,"Mean Snowcover.csv")

但输出是一个空白表。我已经查看了有关堆栈溢出的类似问题，但我无法弄清楚我需要更改什么。我对 R 还很陌生。

Answer 1

您可以使用Reduce 和dplyr::left_join：

df1 <- read.table(text =
    "x     mean_snowcover    useless_data
1     80                6546156
2     50                6285465
3     60                2859525", header = T)

df2 <- read.table(text =
    "x    mean_snowcover    useless_data
1    91                87178
2    89                987189
3    88                879278927", header = T)

library(dplyr);
library(magrittr);
Reduce(function(x,y)
    left_join(x, y, by = "x") %>% select(x, contains("snowcover")), list(df1, df2))
#    x mean_snowcover.x mean_snowcover.y
#  1 1               80               91
#  2 2               50               89
#  3 3               60               88

这适用于任意数量的data.frames，只要它们共享一个共同的x 列，并且您将它们全部放在list 中，即

lst <- list(df1, df2, df3, ....)
Reduce(function(x,y)
    left_join(x, y, by = "x") %>% select(x, contains("snowcover")), lst)