Scalanie wielu ramek danych z plików CSV

Question

Chciałbym scalić kilka ramek danych razem (ponieważ wydaje się, że wiele operacji jest łatwiejszych, jeśli zajmujesz się tylko jedną, ale popraw mnie, jeśli się mylę).

Obecnie ma jedną ramkę danych w następujący sposób:

ID, var1, var2 
A, 2, 2 
B, 4, 5 
. 
. 
Z, 3, 2 

Każdy identyfikator jest jednym rzędzie w/kilka pojedynczych pomiarów

również mieć plik csv w/powtarzane miary dla każdego identyfikatora jak:

filename = ID_B.csv

time, var4, var5 
0, 1, 2 
1, 4, 5 
2, 1, 6 
... 

Co bym jakbym s:

ID, time, va1, var2, var4, var5 
... 
B, 0, 4, 5, 1, 2, 
B, 1, 4, 5, 4, 5, 
B, 2, 4, 5, 1, 6, 
... 

Nie obchodzi mnie dokładnie kolejność kolumn. Jedynym rozwiązaniem, które mogę wymyślić jest dodanie kolumny ID do każdego pliku csv, a następnie przechodzenie przez nie kilka razy wywołując merge(). Czy istnieje bardziej eleganckie podejście?

Answer 1

Rozumiem, że należy wyodrębnić identyfikator z nazwy pliku, a następnie scalić zaimportowany plik CSV z istniejącą ramką danych.

df1 <- read.csv(textConnection("ID, var1, var2 
A, 2, 2 
B, 4, 5")) 

# assuming the imported csv-files are in working directory 
filenames <- list.files(getwd(), pattern = "ID_[A-Z].csv") 

# extract ID from filename 
ids <- gsub("ID_([A-Z]).csv", "\\1", filenames) 

# import csv-files and append ID 
library(plyr) 
import <- mdply(filenames, read.csv) 
import$ID <- ids[import$Var1] 
import$Var1 <- NULL 

# merge imported csv-files and the existing dataframe 
merge(df1, import) 

Wynik:

ID var1 var2 time var4 var5 
1 B 4 5 0 1 2 
2 B 4 5 1 4 5 
3 B 4 5 2 1 6