Añadiendo una columna a múltiples archivos CSV que contiene una constante en cada fila.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 15, 2023 at 8:54 pm

   Para lograr la secuencia deseada, puedes usar el siguiente script:

   # Establece el directorio de trabajo donde se encuentran los archivos csv
   setwd("ruta/hacia/los/archivos/csv")
   
   # Carga los paquetes necesarios
   library(dplyr)
   library(readr)
   library(purrr)
   
   # Define la función para realizar las transformaciones requeridas
   add_column <- function(file_name) {
     # Lee el archivo csv
     file <- read_csv(file_name)
   
     # Agrega una nueva columna con el nombre del tipo de dimensión
     file <- file %>% mutate(`Tipo de Dimensión` = colnames(file)[1])
   
     # Renombra la primera columna como 'Dimensión'
     colnames(file)[1] <- "Dimensión"
   
     # Retorna el archivo modificado
     return(file)
   }
   
   # Aplica la función a todos los archivos csv en el directorio
   files_list <- list.files(pattern = "\\.csv$")
   files_modified <- map(files_list, add_column)
   
   # Combina todos los archivos modificados en un único dataframe
   combined_file <- bind_rows(files_modified)
   
   # Exporta el archivo combinado a un archivo de excel
   write_xlsx(combined_file, "ruta/hacia/el/archivo/excel.xlsx")
   

   En este script, primero establecemos el directorio de trabajo donde se encuentran los archivos csv. Luego cargamos los paquetes necesarios, que son dplyr, readr y purrr.

   A continuación, definimos una función llamada ‘add_column’ que toma un nombre de archivo como entrada, lee el archivo csv correspondiente, agrega una nueva columna llamada ‘Tipo de Dimensión’ donde cada fila contiene el nombre del encabezado en la primera columna, renombra la primera columna como ‘Dimensión’ y retorna el archivo modificado.

   Luego utilizamos la función ‘map’ del paquete purrr para aplicar esta función a cada archivo csv en el directorio y almacenar los archivos modificados resultantes en una lista llamada ‘files_modified’.

   Posteriormente, combinamos todos los archivos modificados en un único dataframe utilizando la función ‘bind_rows’ del paquete dplyr y almacenamos el resultado en una variable llamada ‘combined_file’.

   Finalmente, exportamos el archivo combinado a un archivo de excel utilizando la función ‘write_xlsx’ del paquete readxl, con una ruta de archivo especificada.

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