R文件下所有数据读取与文本字符处理

#清楚环境变量

rm(list = ls())

#加载所需要的包

library(tidyr)

library(dplyr)

library(data.table)

library(readr)

library(readxl)

library(rJava)

library(xlsxjars)

library(xlsx)

library(devtools)

library(stringr)

#设置路径

setwd('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\crawl\\phonebind')

#显示路径下所有文件

dir()

#读入文件

test1 <- read.csv(dir()[1])

num1 =length(dir())

for(i in 2:num1){

  test2 <- read.csv(dir()[i])

  test1 <- rbind(test1,test2)

}

test3 <- read.csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\crawl\\binddata\\phone.csv')

test <- rbind(test1,test3)

result <- data.frame(test$phone)

write.csv(result,'山东村委电话.csv')

num2 <- nrow(test1)

#读取第一个文件,转化为data.frame格式

data1 <- strsplit(test1$phone[1],split = '\n\n')

data1 <- data.frame(data1)

colnames(data1) <- c('phone')

#进行for循环用\n\n进行分割

for(i in 2:num2){

  

  data2 <- strsplit(test1$phone[i],split = '\n\n')

  

  data2 <- data.frame(data2)

  

  colnames(data2) <- c('phone')

  

  data1 <- rbind(data1,data2)

}

#转化为字符型

data1$phone <- as.character(data1$phone)

#模糊匹配

result <- data1$phone[which(grepl(pattern = '0',data1$phone))]

#转化为data.frame格式

result <- data.frame(result)

#重新赋值列名

colnames(result) <- c('phone')

write.csv(result,'phone.csv')