이름이 비슷한 csv 파일을 불러서 통합해서 하나의 데이터프레임을 만들 경우

일을 하다보면 파일 안에 있는 변수는 같은데 파일 이름은 다르지만, 이를 하나로 통합하고 싶은 경우가 있을 겁니다. 예를 들어 파일 이름이  data2000, data2001,... data2020 이렇게 있는데 이를 다 합쳐서 하나로 만들 경우가 있을 수 있죠. 이를 한 번에 불러서 하나의 정돈된 데이터프레임으로 바꿀 수 없을까요? 우선 일단 특정 폴더를 만들어서 관련 csv 파일을 다 몰아 넣는 것이 첫번째 스텝입니다. 이후에 워킹 폴더를 그 폴더로 지정해주시구요 (setwd()). 아래가 가장 흔하게 쓰는 방법입니다. 

setwd("/Users/abc/Downloads") #이것은 한 예입니다. 폴더에 맞춰 변경해주시면 됩니다. 
files = list.files(pattern="*.csv") #csv파일을 일괄적으로 불러서 리스트 형태로 통합합니다.
myfiles=do.call(rbind, lapply(files, function(x) read.csv(x, stringsAsFactors = FALSE)))

그러나 최근 dplyr의 등장으로 do.call 명령어 없이 아래처럼 더 직관적으로 할 수 있습니다. 밑의 명령문의 뜻은 files list를 일괄적으로 읽은 다음 (read_csv) 열끼리 통합시키라는 뜻입니다 (bind_rows()). 

files = list.files(pattern="*.csv")
myfiles=lapply(files, read_csv) %>% bind_rows()

검색해보니 read.csv가 느린 경우가 있어서 data.table library에 있는 fread() 함수를 쓰기도 하네요. 

library(data.table)
myfiles = do.call(rbind, lapply(files, fread))