我之前写过一篇批量读取Excel数据的，代码比较原始和啰嗦：张敬信：【Matlab/R语言】批量读入Excel文件
近年来，R语言技术突飞猛进，再来一篇更简洁高级的。
批量读取并合并，道理很简单，总共分三步：
(1) 获取批量数据文件的路径
(2) 循环机制批量读取
(3) 合并成一个数据文件
强大的purrr包+管道，使得后两步可以同时做，或者一气呵成。
载入R包：
library(tidyverse)
library(readxl)
library(writexl)
以xlsx文件为例，如果是xls文件，改用read_xls()函数即可，或者不区分，直接用read_excel()也行。
将合并后的数据写出到 Excel ：
write_xlsx(df, "新工作簿.xlsx") # 写出
一. 多个数据表列名相同
这是最常见的情形，读取+按行堆叠合并，即可得到总的数据表。再分两种情况讨论：数据在多个工作簿(即多个xlsx文件)
比如，在datas文件夹下有3个xlsx文件，每个文件的列名都是相同的：
files = list.files("datas/", pattern = "xlsx", full.names = TRUE)
df = map_dfr(files, read_xlsx) # 批量读取+按行堆叠合并
df
注1：数据文件名可以随便，不需要规律命名。
注2：数据文件甚至可以嵌套多层文件夹，只需要设置参数 recursive = TRUE.
2. 数据在一个工作簿的多个工作表(1个xlsx文件，包含多个sheet)
还是上述数据，只是都在 “1-3月提奖额.xlsx ”中：
path = "1-3月提奖额.xlsx"
df
~ read_xlsx(path, sheet = .x)) # 批量读取+按行堆叠合并
结果同上。
注：同样，各个sheet可以随便起名，不需要规律命名。
二. 多个数据表列名不同
都是同样的批量读取，但合并时不能只是简单的按行堆叠，而是需要做数据连接(join)，得到总的数据表。也分两种情况讨论：数据在多个工作簿(即多个xlsx文件)
比如，datas 文件夹下有3个xlsx文件：
注意，3个数据表中的人名是有重复的，所以不能简单按行堆叠。
实际上，这是将所有信息都合并到一起，即做全连接。又因为是多表依次做连接，再结合 reduce() 就能实现。
files = list.files("datas/", pattern = "xlsx", full.names = TRUE)
df = map(files, read_xlsx) %>%
reduce(full_join, by = "人名") # 读入并依次做全连接
df
2. 数据在一个工作簿的多个工作表(1个xlsx文件，包含多个sheet)
还是上述数据，只是都在 “3-5月业绩.xlsx ”中：
path = "exercise/3-5月业绩.xlsx"
df
~ read_xlsx(path, sheet = .)) %>%
reduce(full_join, by = "人名") # 读入并依次做全连接
结果同上。
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