[R语言]读取文件夹下所有子文件夹中的excel文件，并根据分类合并。

[R语⾔]读取⽂件夹下所有⼦⽂件夹中的excel⽂件，并根据分类合
并。

解决的问题：需要读取某个⼤⽂件夹下所有⼦⽂件夹中的excel⽂件，并汇总，汇总⽂件中需要包含的2部分的信息：1.该条数据来源于哪个⼦⽂件夹；2.该条数据来源于哪个excel⽂件。

最终，按照⼦⽂件夹单独保存汇总⽂件，或者只保存成⼀个汇总⽂件。

场景描述：抓取了各个APP的使⽤数据，分散地保存在各个⽂件夹中。

⽂件格式如下：
第⼀级分类：⽂件夹名
第⼆级分类：⽂件夹下xlsx⽂件名
第三级分类：每个xlsx⽂件中每⾏（具体的每条数据），但其中并没有该APP属于的⼆级分类和⼀级分类，需要为每条数据添加⼆级分类和⼀级分类，并最终汇总到⼀个⽂件中。

解决⽅法⼀：
#作⽤：读取每个⽂件夹下的excel，并将其合并成⼀个⽂件。

#共有3级：第⼀级：⽂件夹名，第⼆级：⽂件夹中的xlsx⽂件名，第三级：xlsx⽂件中的每⾏
#代码后⾯注释中若有：【修改】字样，则表⽰如果要在你机器上运⾏该段代码时，需要进⾏相应的修改。

##########⽅法⼀：最终单独保存在每个⽂件夹下
rm(list=ls())
setwd("E:/cnblogs") #设定⼯作⽬录【修改】
library(xlsx)
first_category_name = list.files("APP整理") #list.files命令得到"APP整理”⽂件夹下所有⽂件夹的名称【修改】
dir = paste("./APP整理/",first_category_name,sep="") #⽤paste命令构建路径变量dir,第⼀级⽬录的详细路径【修改】
n = length(dir) #读取dir长度，也就是：总共有多少个⼀级⽬录
n_sub<-rep(0,n)
n_sub<-as.data.frame(n_sub)
n_sub<-t(n_sub)
head(n_sub) #n_sub是每个⼀级⽬录(⽂件夹)下有多少个⽂件，也就是：有多少个⼆级⽬录，初始化为0，⽤于后⾯的操作
##########
for(i in 1:n){ #对于每个⼀级⽬录(⽂件夹)
b=list.files(dir[i]) #b是列出每个⼀级⽬录(⽂件夹)中每个xlsx⽂件的名称
n_sub[i]=length(b) #得到⼀级⽬录(⽂件夹)下xlsx的⽂件个数:n_sub
merge_1<-read.xlsx("E:/cnblogs/APP整理/xlsx⽂件样例.xlsx",sheetIndex=1,encoding='UTF-8')#
dim(merge_1)
names(merge_1)<-c('序号','APP','2016-01-11','2016-01-12','2016-01-13','2016-01-14','2016-01-15','2016-01-16','2016-01-17')#我的⽂件列名，根据你具体情况修改【修改】
merge_1$second_category<-'second_category'
merge_1$first_category<-'first_category'
merge_1<-merge_1[1,-1] #这⼀段的⽬的是读取⼀个xlsx⽂件样例，得到⼀个初始的dataframe(不含数据)，免除了后⾯重新建⽴datafram的⿇烦，⽤于后⾯⽂件的rbind拼接
for(j in 1:n_sub[i]){ #对于每个⼀级⽬录(⽂件夹)下的每个xlsx⽂件
new_1<-read.xlsx(file=paste(dir[i],'/',b[j],sep=''),sheetIndex=1,encoding='UTF-8') #读取xlsx⽂件
names(new_1)<-c('序号','APP','2016-01-11','2016-01-12','2016-01-13','2016-01-14','2016-01-15','2016-01-16','2016-01-17')【修改】
new_1<-new_1[-1,-1] #因为实际数据需要，删除第⼀⾏和第⼀列（根据实际读取xlsx⽂件的情况进⾏修改）
new_1$second_category<-substr(b[j],1,4) #⼆级⽬录的名称是xlsx的⽂件名。

new_1$first_category<-first_category_name[i] #⼀级⽬录的名称是“⽂件夹名”
merge_1<-rbind(merge_1,new_1)
}
write.xlsx(merge_1,paste(dir[i],'/merge.xlsx',sep=''),s = F,s= F)#单独保存在每个⽂件夹下
}
解决⽅法⼆：
##########⽅法⼆：最终得到⼀个汇总的xlsx⽂件，在每个⽂件夹下并没有保存单独的合并⽂件
rm(list=ls())
setwd("E:cnblogs") #设定⼯作⽬录【修改】
library(xlsx)
first_category_name = list.files("APP整理") #list.files命令得到"APP整理"⽂件夹下所有⽂件夹的名称
dir = paste("./APP整理/",first_category_name,sep="") #⽤paste命令构建路径变量dir,第⼀级⽬录的详细路径
n = length(dir) #读取dir长度，也就是：总共有多少个⼀级⽬录
n_sub<-rep(0,n)
n_sub<-as.data.frame(n_sub)
n_sub<-t(n_sub)
head(n_sub) #n_sub是每个⼀级⽬录(⽂件夹)下有多少个⽂件，也就是：有多少个⼆级⽬录，初始化为0，⽤于后⾯的操作
merge_1<-read.xlsx("E:/cnblogs/APP整理/xlsx⽂件样例.xlsx",sheetIndex=1,encoding='UTF-8')
dim(merge_1)
names(merge_1)<-c('序号','APP','2016-01-11','2016-01-12','2016-01-13','2016-01-14','2016-01-15','2016-01-16','2016-01-17')#我的⽂件的列名【修改】
merge_1$second_category<-'second_category'
merge_1$first_category<-'first_category'
merge_1<-merge_1[1,-1] #这⼀段的⽬的是读取⼀个xlsx⽂件样例，得到⼀个初始的dataframe(不含数据)，免除了后⾯重新建⽴⼀个dataframe的⿇烦，⽤于后⾯⽂件的rbind拼接for(i in 1:n){ #对于每个⼀级⽬录(⽂件夹)
b=list.files(dir[i]) #b是列出每个⼀级⽬录(⽂件夹)中每个xlsx⽂件的名称
n_sub[i]=length(b) #得到⼀级⽬录(⽂件夹)下xlsx的⽂件个数:n_sub
for(j in 1:n_sub[i]){ #对于每个⼀级⽬录(⽂件夹)下的每个xlsx⽂件
new_1<-read.xlsx(file=paste(dir[i],'/',b[j],sep=''),sheetIndex=1,encoding='UTF-8') #读取xlsx⽂件
names(new_1)<-c('序号','APP','2016-01-11','2016-01-12','2016-01-13','2016-01-14','2016-01-15','2016-01-16','2016-01-17')#我的⽂件的⽂件名【修改】
new_1<-new_1[-1,-1] #因为实际数据需要，删除第⼀⾏和第⼀列（根据实际读取xlsx⽂件的情况进⾏修改）
new_1$second_category<-substr(b[j],1,4) #⼆级⽬录的名称是xlsx的⽂件名。

new_1$first_category<-first_category_name[i] #⼀级⽬录的名称是“⽂件夹名”
merge_1<-rbind(merge_1,new_1)
}
# write.xlsx(merge_1,paste(dir[i],'/merge.xlsx',sep=''),s = F,s= F)
}
write.xlsx(merge_1,paste("./APP整理",'/merge.xlsx',sep='')
,s = F,s= F)#得到⼀个汇总⽂件，并没有在每个⽂件夹下保存单独的汇总⽂件。