我一直在阅读如何阅读和组合多个xlsx。文件放入一个R数据框,并且遇到了一些非常好的建议,例如How to read multiple xlsx file in R using loop with specific rows and columns,但到目前为止我的数据集不合适。
我希望R能够读取具有多个工作表的多个xlsx文件。所有工作表和文件具有相同的列但长度不同,应排除NA。我想跳过前3行,只列入1:6,8:10,12:17,19栏。
到目前为止,我试过了:
file.list <- list.files(recursive=T,pattern='*.xlsx')
dat = lapply(file.list, function(i){
x = read.xlsx(i, sheetIndex=1, sheetName=NULL, startRow=4,
endRow=NULL, as.data.frame=TRUE, header=F)
# Column select
x = x[, c(1:6,8:10,12:17,19)]
# Create column with file name
x$file = i
# Return data
x
})
dat = do.call("rbind.data.frame", dat)
但这只占用了每个文件的第一张纸
有谁知道如何在一个R数据框中将所有工作表和文件放在一起?
此外,您会为大型数据集推荐哪些套餐?到目前为止,我尝试了readxl和XLConnect。
万分感谢!
答案 0 :(得分:3)
openxlsx解决方案:
filename <-"myFilePath"
sheets <- openxlsx::getSheetNames(filename)
SheetList <- lapply(sheets,openxlsx::read.xlsx,xlsxFile=filename)
names(SheetList) <- sheets
答案 1 :(得分:2)
我会使用这样的嵌套循环来浏览每个文件的每个表格。 它可能不是最快的解决方案,但它是最简单的。
require(xlsx)
file.list <- list.files(recursive=T,pattern='*.xlsx') #get files list from folder
for (i in 1:length(files.list)){
wb <- loadWorkbook(files.list[i]) #select a file & load workbook
sheet <- getSheets(wb) #get sheet list
for (j in 1:length(sheet)){
tmp<-read.xlsx(files.list[i], sheetIndex=j, colIndex= c(1:6,8:10,12:17,19),
sheetName=NULL, startRow=4, endRow=NULL,
as.data.frame=TRUE, header=F)
if (i==1&j==1) dataset<-tmp else dataset<-rbind(dataset,tmp) #happend to previous
}
}
您可以在加载阶段后清除NA
值。
答案 2 :(得分:2)
这是一个tidyverse
和readxl
驱动的选项,它返回一个数据框,其中包含用于文件的列和每个文件的工作表名称。
在此示例中,并非每个文件都具有相同的工作表或列。 test2.xlsx只有一张纸,而test3.xlsx sheet1没有col3。
library(tidyverse)
library(readxl)
dir_path <- "~/test_dir/" # target directory path where the xlsx files are located.
re_file <- "^test[0-9]\\.xlsx" # regex pattern to match the file name format, in this case 'test1.xlsx', 'test2.xlsx' etc, but could simply be 'xlsx'.
read_sheets <- function(dir_path, file){
xlsx_file <- paste0(dir_path, file)
xlsx_file %>%
excel_sheets() %>%
set_names() %>%
map_df(read_excel, path = xlsx_file, .id = 'sheet_name') %>%
mutate(file_name = file) %>%
select(file_name, sheet_name, everything())
}
df <- list.files(dir_path, re_file) %>%
map_df(~ read_sheets(dir_path, .))
# A tibble: 15 x 5
file_name sheet_name col1 col2 col3
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 test1.xlsx Sheet1 1 2 4
2 test1.xlsx Sheet1 3 2 3
3 test1.xlsx Sheet1 2 4 4
4 test1.xlsx Sheet2 3 3 1
5 test1.xlsx Sheet2 2 2 2
6 test1.xlsx Sheet2 4 3 4
7 test2.xlsx Sheet1 1 3 5
8 test2.xlsx Sheet1 4 4 3
9 test2.xlsx Sheet1 1 2 2
10 test3.xlsx Sheet1 3 9 NA
11 test3.xlsx Sheet1 4 7 NA
12 test3.xlsx Sheet1 5 3 NA
13 test3.xlsx Sheet2 1 3 4
14 test3.xlsx Sheet2 2 5 9
15 test3.xlsx Sheet2 4 3 1
答案 3 :(得分:0)
此“ rio”软件包中的另一个解决方案:
library("rio")
# import and rbind all worksheets
DT <- import_list(SINGLE_XLSX_PATH, rbind = TRUE)
源:rdrr.io