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我有多个 csv 文件（超过 100 个）。每个文件代表一个时间段。在每个文件中，有 29 行需要跳过（文本行）。在第 30 行，我有一个温度矩阵作为纬度和经度坐标的函数。例如：在纬度 68.80 和经度 48.40268，温度为 5.94。

因此，我想在我拥有的每个时间段（对于每个文件）中提取纬度和经度坐标的特定组合的温度。

我可以为单个文件编写代码，但我担心我不知道如何循环执行或如何使其更快。

任何帮助表示赞赏，谢谢。抱歉，如果这与其他问题相似，我阅读了关于该主题的内容，但它似乎不适合我的问题。

一个文件的代码：

filenames <- list.files(path="E:/Documents...")
fileone <- read.csv(filenames[1], skip=29, header=T, sep=";")
names(fileone) <- c("Lat", "68.88", "68.86", "68.85", "68.83", "68.82", "68.80", "68.79", "68.77", "68.76", "68.74", "68.73", "68.71")
Tempone <- fileone[which(fileone$Lat==48.40268), "68.80"]
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假设相对于您的系统的数据大小足够小（相对于您的系统）可以一起放入内存中，您可以使用列表一次性完成此操作

## Grab the filienames, just like you're doing
filenames <- list.files(path="E:/Documents...")

## Assuming all columns have the same column names
c.nms <- c("Lat", "68.88", "68.86", "68.85", "68.83", "68.82", "68.80", "68.79", "68.77", "68.76", "68.74", "68.73", "68.71")


## Import them all in one shot, as a list of data.frames
AllData <- lapply(filenames, read.table, 
      skip=29, header=TRUE, sep=";", row.names=NULL, col.names=c.nms)

## Then to get all of your rows
PulledRows <- 
lapply(AllData, function(DF) 
    DF[fileone$Lat==48.40268, "68.80"]
  )

如果您为每个文件提取不同的纬度/经度，则可以使用mapply纬度/经度的向量/列表

于 2013-08-06T16:03:24.100 回答