Прочитать все файлы в папке и применить функцию к каждому фрейму данных

Напротив, я думаю, что работа с list упрощает автоматизацию таких вещей.

Вот одно из решений (я сохранил ваши четыре фрейма данных в папке temp/).

filenames <- list.files("temp", pattern="*.csv", full.names=TRUE)
ldf <- lapply(filenames, read.csv)
res <- lapply(ldf, summary)
names(res) <- substr(filenames, 6, 30)

Важно сохранить полный путь к вашим файлам (как я сделал с full.names), иначе вам придется вставить рабочий каталог, например

filenames <- list.files("temp", pattern="*.csv")
paste("temp", filenames, sep="/")

тоже будет работать. Обратите внимание, что я использовал substr для извлечения имен файлов, отбрасывая полный путь.

Вы можете получить доступ к сводным таблицам следующим образом:

> res$`df4.csv`
       A              B        
 Min.   :0.00   Min.   : 1.00  
 1st Qu.:1.25   1st Qu.: 2.25  
 Median :3.00   Median : 6.00  
 Mean   :3.50   Mean   : 7.00  
 3rd Qu.:5.50   3rd Qu.:10.50  
 Max.   :8.00   Max.   :16.00  

Если вы действительно хотите получить отдельные сводные таблицы, вы можете извлечь их позже. Например.,

for (i in 1:length(res))
  assign(paste(paste("df", i, sep=""), "summary", sep="."), res[[i]])

обычно я не использую цикл for в R, но вот мое решение, использующее циклы for и два пакета: plyr и dostats

plyr находится на кране, и вы можете загрузить dostats на https://github.com/halpo/dostats (может использоваться install_github из пакета Hadley devtools)

Предполагая, что у меня есть ваши первые два data.frame (Df.1 и Df.2) в файлах csv, вы можете сделать что-то вроде этого.

require(plyr)
require(dostats)

files <- list.files(pattern = ".csv")


for (i in seq_along(files)) {

    assign(paste("Df", i, sep = "."), read.csv(files[i]))

    assign(paste(paste("Df", i, sep = ""), "summary", sep = "."), 
           ldply(get(paste("Df", i, sep = ".")), dostats, sum, min, mean, median, max))

}

Вот результат

R> Df1.summary
  .id sum min   mean median max
1   A  34   4 5.6667    5.5   8
2   B  22   1 3.6667    3.0   9
R> Df2.summary
  .id sum min   mean median max
1   A  21   1 3.5000    3.5   6
2   B  16   1 2.6667    2.5   5

Вот вариант tidyverse, который может быть не самым элегантным, но предлагает некоторую гибкость с точки зрения того, что включено в резюме:

library(tidyverse)
dir_path <- '~/path/to/data/directory/'
file_pattern <- 'Df\\.[0-9]\\.csv' # regex pattern to match the file name format

read_dir <- function(dir_path, file_name){
  read_csv(paste0(dir_path, file_name)) %>% 
    mutate(file_name = file_name) %>%                # add the file name as a column              
    gather(variable, value, A:B) %>%                 # convert the data from wide to long
    group_by(file_name, variable) %>% 
    summarize(sum = sum(value, na.rm = TRUE),
              min = min(value, na.rm = TRUE),
              mean = mean(value, na.rm = TRUE),
              median = median(value, na.rm = TRUE),
              max = max(value, na.rm = TRUE))
  }

df_summary <- 
  list.files(dir_path, pattern = file_pattern) %>% 
  map_df(~ read_dir(dir_path, .))

df_summary
# A tibble: 8 x 7
# Groups:   file_name [?]
  file_name variable   sum   min  mean median   max
  <chr>     <chr>    <int> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
1 Df.1.csv  A           34     4  5.67    5.5     8
2 Df.1.csv  B           22     1  3.67    3       9
3 Df.2.csv  A           21     1  3.5     3.5     6
4 Df.2.csv  B           16     1  2.67    2.5     5
5 Df.3.csv  A           30     0  5       5      11
6 Df.3.csv  B           43     1  7.17    6.5    15
7 Df.4.csv  A           21     0  3.5     3       8
8 Df.4.csv  B           42     1  7       6      16