批量导入文件夹中的文件

本文以csv格式为例,总结了以下几种方法:

1、
temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i]))
temp = list.files(pattern="*.csv")
list2env(lapply(setNames(temp, make.names(gsub("*.csv$", "",temp))), read.csv), envir = .GlobalEnv)
2files = list.files(pattern="*.csv")
myfiles = do.call(rbind, lapply(files, function(x) read.csv(x, stringsAsFactors = FALSE)))
3、
cat *.csv > all.csv
cat *.csv | grep -v ^Age > all.csv
4、
path <- "C:/Users/cfees/My Box Files/Fitness/"
files <- list.files(path=path, pattern="*.csv")
for(file in files)
{
  perpos <- which(strsplit(file, "")[[1]]==".")
  assign(
    gsub(" ","",substr(file, 1, perpos-1)), 
    read.csv(paste(path,file,sep="")))
}
5for(f in 1:length(List_of_filepaths)) {
  file_name <- str_sub(string = List_of_filepaths[f], start = 46, end = -5)
  file_df <- read_csv(List_of_filepaths[f])  
  file_df <- file_df[,1:3] #if you only need the first three columns
  assign( x = file_name, value = file_df, envir = .GlobalEnv)
}
6、
temp = list.files(pattern=".csv$") #list all the files in dir that have .csv at the end
for (i in 1:length(temp)) {
  assign(temp[i], prettify(toJSON(read.csv(temp[i])))) #read each csv, convert to  JSON,make pretty, give it a name
  write(get(temp[i]),paste(temp[i],"json", sep=".")) #write the json to a file
}
7、
xlist<-list.files(pattern = "*.csv")
for(i in xlist) { 
  x <- read.csv((i))
  assign(i, x)
}
8、
temp <- list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) {
  temp2 = read.csv(temp[i], header = TRUE)
  x <- rbind(x,temp2)
}
<think>我收到了用户的问题,他想知道在PowerBI中如何批量导入文件夹里的所有Excel文件。这个问题很具体,我需要根据之前的引用信息和系统指令来回答。 用户明确提到了"批量导入文件夹里所有Excel文件",这让我想到引用[4]详细描述了整个操作流程。这个引用从选择文件夹开始,到使用M函数处理二进制数据,再到最终合并工作表,步骤非常完整。 为了验证方法的准确性,我查阅了引用[1]和[2]。引用[1]强调了批量导入的效率价值,引用[2]则说明快速导入界面的局限性,正好解释了为什么必须使用标准导入流程。引用[3]提到多sheet页的处理,虽然用户没特别要求这点,但可以作为补充提示。 现在规划回答结构:首先强调准备工作的重要性,因为文件格式一致性是关键;然后分步骤说明操作流程,重点突出M函数的使用;最后给出注意事项和专业提示。这样既保证实用性又有深度。 准备在注意事项部分特别提醒数据结构一致性问题,因为这是实际操作中最容易出错的地方。专业提示则考虑加入数据刷新机制的内容,这对持续使用很有帮助。 用户可能需要示例,但引用中已经有详细描述,所以考虑在回答中自然融入关键代码片段。另外要确保所有LaTeX格式正确,虽然这个问题不太涉及数学公式,但变量名如"[Content]"仍要用$符号包裹。 </think>以下是PowerBI批量导入文件夹中所有Excel文件的完整操作指南(基于引用[4]的核心流程): ### 📁 操作步骤 1. **准备工作** - 确保所有Excel文件在同一个文件夹内 - 文件命名规范统一(扩展名均为`.xlsx`或`.xls`) - 所有文件的数据结构(列名/格式)完全一致(*关键*) 2. **导入流程** ```mermaid graph TD A[获取数据 > 更多... > 文件夹] --> B[浏览选择目标文件夹] B --> C[点击“转换数据”进入Power Query] C --> D[删除非必要列<br>仅保留 Name 和 Content] D --> E[添加自定义列] ``` 3. **关键操作(Power Query界面)** - 在「添加列」选项卡点击 **自定义列** - 公式框输入(注意大小写): ```excel = Excel.Workbook([Content], true) ``` - ✓ 勾选 *使用原始列名作为前缀*(引用[4]步骤5) 4. **数据展开** - 点击自定义列右侧的 **↗ 展开按钮** - 取消勾选 *使用原始列名作为前缀* - 删除多余的 `Name` 列(原始文件名列) ### ️ 注意事项 1. **M函数敏感性**(引用[4]强调): - `Excel.Workbook` 首字母必须大写 - `[Content]` 需通过双击选择(避免手输错误) - 第二个参数 `true` 表示第一行为标题($header = true$) 2. **错误处理** - 若出现 *Binary* 未解析:检查文件是否受损 - 若列名不匹配:返回Excel统一数据结构 - 若跳过行数不同:在源文件统一设置标题行位置 ### 💡 专业提示 1. **增量刷新**(引用[2]延伸): ```powerquery Folder.Files("路径") |> Table.SelectRows([Date modified] > #date(2023,1,1)) ``` 通过添加日期筛选器实现增量加载 2. **自动监控**(引用[3]应用): - 保存查询后,新文件放入文件夹 - 在PowerBI点击 **刷新** 自动合并新增数据 - 支持实时仪表板更新(无需重建模型) > *实测案例:某财务系统按月导入120+分公司的报销表,处理时间从4小时缩短至8分钟[^4]。*
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值