那这个一个Excel肯定可以搞定的的。因为列数是一样的，你用rbind就可以了。

> a=rbind(a1,a2)
Warning message:
In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,  :
  因子层次有错，产生了NA


问题就是这个 用rbind和merge 出现同样的警告。

你传个样本上来咯，A文件100行，B文件50行

10000行excel应该是完全没有问题的啊

看excel版本，另外这是一个普遍性的问题，就是两个sheet之间如何合并的问题，与行数关系不大。

R读入excel文件一点问题也没有。推荐用Hadley Wickham的readxl包。整个包就两个函数，看一下帮助就能用了。

> utils:::menuInstallPkgs()
also installing the dependency ‘Rcpp’

Packages which are only available in source form, and may need compilation of C/C++/Fortran: ‘Rcpp’ ‘readxl’
  These will not be installed
> utils:::menuInstallPkgs()
Package which is only available in source form, and may need compilation of C/C++/Fortran: ‘Rcpp’
  These will not be installed

这个错误是说没有在CRAN镜像里找到'Rcpp'的二进制包。如果你用的是Windows的话，一般这种错误会发生在作者刚更新包的时候。当有包的更新时，R会根据源码的最新版本去寻找对应操作系统的二进制包，而许多包作者并不会第一时间去更新Windows的二进制包，从而导致你这里显示的错误。最直接的办法是编译安装: install.packages("readxl", type = "source"). 通常你需要安装Rtools来进行编译安装。

setwd("E:/ccstest/R")                                                                    #设定工作目录为E盘
> a = list.files("data")                                                       #list.files命令将datat文件夹下所有文件名输入a
> dir = paste("./data/",a,sep="")                                      #用paste命令构建路径变量dir
> n = length(dir)                                                                 #读取dir长度，也就是文件夹下的文件个数
> merge.data = read.csv(file = dir[1],header=T,sep=",")   #读入第一个文件内容（可以不用先读一个，但是为了简单，省去定义data.frame的时间，我选择先读入一个文件。
> for (i in 2:2){
+     new.data = read.csv(file = dir[i], header=T, sep=",")
+     merge.data = rbind(merge.data,new.data)
+ }
>
> #循环从第二个文件开始读入所有文件，并组合到merge.data变量中
> write.csv(merge.data,file = "./data/merge.csv",row.names=F)  #输出组合后的文件merge.csv到datat文件夹

太棒了学习了，谢谢给出这么细致的步骤