R从Excel文件读取数据(xls,xlsx,csv)

R从Excel文件读取数据(xls,xlsx,csv)
Reading Data From Excel Files into R

1. readxl package

install.packages("readxl")
library("readxl")
data<- read_excel("file.xls")
data <- read_excel("file.xlsx")

你可以根据file.choose()函数互动地选择一个文件。这很耗费时间,所以不推荐。

data <- read_excel(file.choose())

想象一下,如果你有多个工作表,你可以使用参数表。你需要用sheet的名字来指定它

data <- read_excel("my_file.xlsx", sheet = "sheetname")

您可以通过索引指定工作表

data <- read_excel("my_file.xlsx", sheet = 2)

有时在 Excel 工作表中包含缺失值,如果您在 R 中读取文件,它将显示为一个空白单元格,您可以在设置 na 参数时避免此类问题。

data <- read_excel("file.xlsx", na = "---")

如果你想读取多个excel文件,那么

library(readxl)
file.list <- list.files(pattern='*.xlsx')
df.list <- lapply(file.list, read_excel)

如果您还想将文件包含在子目录中,则

file.list <- list.files(pattern='*.xlsx', recursive = TRUE)

假设所有工作表都具有相同的列名,那么您可以使用 bind_rows,

library(dplyr)
df <- bind_rows(df.list, .id = "id")

2.xlsx 包

另一个包之一是 xlsx,基于 Java 的解决方案,用于在 R 中读取、写入和格式化 excel 文件。

install.packages("xlsx")
library("xlsx")

在 xlsx 包中主要有两个函数 read.xlsx() 和 read.xlsx2()
假设你有更大的文件,那么推荐使用 read.xlsx2() 函数,因为它比 read.xlsx 加载更快。

read.xlsx(file, sheetIndex, header=TRUE)
read.xlsx2(file, sheetIndex, header=TRUE)

file 指示文件路径
sheetIndex 表示要读取的工作表的索引
header 表示一个逻辑值。如果 header 为 TRUE,则第一行被视为列名。

library("xlsx")
data <- read.xlsx(file.choose(), 1)  # read first sheet
data <- read.xlsx(“file.xlsx”, 1)  # read first sheet
data <- read.xlsx(“file.xlsx”, sheetName=”Sheet1”)  # read the data contains in Sheet1

另一种导入数据的方法是从 Excel 复制并导入到 R
如果你使用的是windows系统,

data <- read.table(file = "clipboard", sep = "\t", header=TRUE)

MAC OSX system

data <- read.table(pipe("pbpaste"), sep="\t", header = TRUE)

这不是将数据导入 R 的更好方法

3.openxlsx包

openxlsx 包是 readxl 包的另一种替代方案

library(openxlsx)
read.xlsx(file_path)
read.xlsx(file_path, cols = 1:2, rows = 2:3)

4. XLConnect 包

XLConnect 是 xlsx 包的替代品

install.packages("XLConnect")
library(XLConnect)
data <- readWorksheetFromFile(file_path, sheet = "list-column",
                              startRow = 1, endRow = 10,
                              startCol = 1, endCol = 3)

如果你想阅读多个sheet,那么

load <- loadWorkbook(file_path)
data <- readWorksheet(load, sheet = "list-column",
                      startRow = 1, endRow = 10,
                      startCol = 1, endCol = 3)
data2 <- readWorksheet(load, sheet = "two-row-header",
                       startRow = 1, endRow = 10,
                       startCol = 1, endCol = 4)

有时读取excel文件会出现JAVA错误,你可以在R中设置java路径时避免这些问题
在 R 中打印 JAVA Home 的路径

Sys.getenv("JAVA_HOME")

设置JAVA的路径

Sys.setenv(JAVA_HOME = "path_to_jre_java_folder")

jre 文件夹包含在您计算机的 Java 文件夹中(程序文件)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,383评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,522评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,852评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,621评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,741评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,929评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,076评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,803评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,265评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,582评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,716评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,395评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,039评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,027评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,488评论 2 361
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,612评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容