使用apply函数批量读入文件夹中所有数据集的同时，在每一个数据集中添加一列表示年份的变量，最后把所有数据集进行合并。R语言实现

可以按照以下步骤来实现：

1. 首先，使用`list.files()`函数获取文件夹中所有数据集的文件名。

file_names <- list.files(path = "your_path_to_folder", pattern = ".csv", full.names = TRUE)

这里假设数据集是以`.csv`格式保存的，如果不是则需要相应修改`pattern`参数。

2. 接着，使用`lapply()`函数读入所有数据集，并在每个数据集中添加一列表示年份的变量。这里我们假设年份信息已经包含在了文件名中，且文件名格式为`"prefix_year.csv"`，其中`prefix`是数据集的名字前缀。代码如下：

data_list <- lapply(file_names, function(file) {
  # 读入数据集
  data <- read.csv(file)
  # 获取年份信息
  year <- as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.csv", "\\1", file))
  # 添加年份变量
  data$year <- year
  # 返回结果
  return(data)
})

3. 最后，使用`do.call()`函数将所有数据集合并成一个数据框。

merged_data <- do.call(rbind, data_list)

这里假设所有数据集的列名和类型都是相同的，如果不是则需要相应处理。

完整代码如下：

# 获取文件名
file_names <- list.files(path = "your_path_to_folder", pattern = ".csv", full.names = TRUE)

# 读入数据集并添加年份变量
data_list <- lapply(file_names, function(file) {
  # 读入数据集
  data <- read.csv(file)
  # 获取年份信息
  year <- as.numeric(gsub(".*_(\\d{4})\\.csv", "\\1", file))
  # 添加年份变量
  data$year <- year
  # 返回结果
  return(data)
})

# 合并数据集
merged_data <- do.call(rbind, data_list)