#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_submerge_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=''),row.names = F,col.names= F)#单独保存在每个文件夹下
}

##########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_subfor(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=''),row.names = F,col.names= F)
}
write.xlsx(merge_1,paste("./APP整理",'/merge.xlsx',sep=''),row.names = F,col.names= 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