使用R跨多个子目录合并多个大型CSV文件

可以通过以下步骤完成：

1. 首先，需要加载R中的相关包，如tidyverse包，它提供了强大的数据处理和操作功能。可以使用以下代码加载该包：

library(tidyverse)

1. 接下来，需要获取所有子目录中的CSV文件路径。可以使用list.files()函数来获取指定目录下的所有文件路径，然后使用grep()函数筛选出以".csv"结尾的文件路径。以下是获取所有子目录中CSV文件路径的示例代码：

csv_files <- list.files(path = "your_directory_path", pattern = "\\.csv$", recursive = TRUE, full.names = TRUE)

请将"your_directory_path"替换为实际的目录路径。

1. 然后，可以使用read_csv()函数逐个读取CSV文件，并使用bind_rows()函数将它们合并成一个数据框。以下是读取和合并CSV文件的示例代码：

data <- bind_rows(lapply(csv_files, read_csv))

1. 最后，可以将合并后的数据保存为一个新的CSV文件。可以使用write_csv()函数将数据框保存为CSV文件。以下是保存合并后的数据为CSV文件的示例代码：

write_csv(data, "merged_data.csv")

请将"merged_data.csv"替换为您想要保存的文件名和路径。

这样，您就可以使用R跨多个子目录合并多个大型CSV文件了。

对于更多关于R的信息，您可以参考腾讯云的R语言开发文档：R语言开发。