我认为你只是在寻找source函数。请参见?source。我经常有一个主脚本，其中source其他.R文件。例如：

source("path/load_data.R")
source("path/analysis.R")

我是一个新的开发人员，我用一个对我有用的例子来回答，因为没有人给过一个例子。使用source（“myscript.R”）调用另一个R脚本“myscript_A.R”或“myscript_B.R”的示例如下-

if(condition==X){
    source("myscript_A.R")
}else{
    source("myscript_B.R")
}

我已经做了你所描述的，并将代码块分割成单独的R文件，并一直在运行源代码（这个）和源代码（那个），但我一直在痛苦地学习，源函数（而不是子例程/脚本文件）是更好的方式。
这里有3个可能的原因，为什么我们可能已经开发了他们的脚本，并坚持它，和3个原因，为什么切换到函数是有意义的：
1.我们希望在脚本出错时直接进行调试（能够在单个全局环境中跟踪所有变量及其状态）。

• 我现在意识到RStudio的调试器/回溯是一种更好的进行真正调试的方法。

2a）我们不知道哪些变量需要保留以供以后使用（不想跟踪哪些变量要放入函数中，哪些变量要从函数输出）

• 函数帮助我们明确脚本的一部分中使用了什么，什么没有使用，以及脚本的一部分中必须保留什么，因为没有必要输出它的每个部分。变量最好只保存在需要它们的环境中，而不是所有传入和传出全局环境的东西。
• 另外，我认为环境可以充当列表，所以我认为有可能将整个环境放入函数中并取出？？需要对此做更多的阅读/学习。

2b）我们有大量的变量（参数/变量，设置，数据的不同部分），所以把所有东西都塞进和塞出函数是不切实际的。

• 有了像列表这样的结构，我们可以将变量的类别集中在一起，并将它们发送到函数中。函数也可以返回列表（而不是变量）。

相关Q&A：

• How to organize large R programs?
• Organizing R Source Code
• R Script as a Function
• problems when using source, <<-, local/global variables and environments in R

欢迎其他人的评论！

您可以从以下文件夹中获取所有.R脚本：

# Load tidyverse
library(tidyverse) # to pipe (%>%) and map across each file

# List files and source each
list.files("path_to_folder", full.names = TRUE) %>% map(source)

在这里，您列出了一个文件夹中的所有文件，然后Map到source()函数。
如果每个脚本都包含一些函数，并且您希望在master_script中使用这些函数，则此解决方案更有用。

虽然我理解您对模块化的需求，但为什么不简单地为感兴趣的运行创建一个脚本呢？提供多个脚本会导致无法在脚本之间传递变量的复杂性，除非您写入文件（这会浪费CPU周期）。您甚至可以构建一个主脚本，它将读取每个脚本的文本内容，然后创建主脚本并运行该脚本。