R语言心得说:R语言之xlsx包读写Excel数据
R语言心得说:R语言之xlsx包读写Excel数据
- 感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包
- 工具准备
- 【基础】简单读取excel文件数据
- 【基础】简单写入数据到excel文件
- 【进阶】随心所欲读取excel中的各种信息
- 【进阶】随心所欲将数据写入excel文件
感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包
xlsx包提供了必要的工具来与Excel 2007进行交互。用户可以阅读和编写xlsx,并可以通过设置数据格式、字体、颜色和边框来控制电子表格的外观。设置打印区域,缩放控制,创建分割和冻结面板,添加页眉和页脚。包使用Apache POI项目中的java库。本篇主要分享利用xlsx工具包在读写xlsx过程中所碰到的问题及解决办法。
工具准备
强烈建议大家使用RStudio这个IDE,它是以今为止对R语言最友好的一个IDE之一,而且使用很方便。特别是在新包下载安装的时候,只需请求要安装的包名,RStudio会自动将关联的其他包也一并下载并安装。
- 安装R、安装RStudio;
- 一个简单的示例数据(本次以iris鸢尾花数据为例);
- 下载安装xlsx(Rstudio会同步下载并安装rJava, xlsxjars两个包);
> # 下载并安装xlsx包
> install.packages("xlsx")
> library(xlsx)
【基础】简单读取excel文件数据
假如是csv或txt等文本类的数据文件,利用R内置函数read.csv()与read.table()就可读取(注意编码格式的参数设置)。Excel由于使用范围最广,很多问题不可避免,因此,xlsx包提供了专门读取xlsx的函数read.xlsx和read.xlsx2,为什么有两个呢?请看以下区别:
函数 | 参数 |
---|---|
xlsx::read.xlsx() | file, sheetIndex, sheetName=NULL, rowIndex=NULL,startRow=NULL,endRow=NULL, colIndex=NULL,as.data.frame=TRUE, header=TRUE, colClasses=NA,keepFormulas=FALSE, encoding=“unknown”, password=NULL, … |
xlsx::read.xlsx2() | file, sheetIndex, sheetName=NULL, startRow=1,colIndex=NULL, endRow=NULL, as.data.frame=TRUE, header=TRUE,colClasses=“character”, password=NULL, … |
其实只是细微的差别,大家自己体会即可。下面给个参考案例:
> # 指定file和sheetIndex(或sheetName),即可定位到相应的工作表
> data1 <- read.xlsx("iris.xlsx",sheetIndex = 1)
> head(data1)
Sepal.Length | Sepal.Width | Petal.Length | Petal.Width | Species |
---|---|---|---|---|
5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | setosa |
4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | setosa |
4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | setosa |
4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | setosa |
5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | setosa |
5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | setosa |
【基础】简单写入数据到excel文件
切莫用R内置函数read.csv()与read.table()去生成xlsx文件,会有你意想不到的麻烦,还是采用专业的包来解决问题吧。
xlsx包同样提供了两个写入数据的函数write.xlsx()和write.xlsx2(),其中细微区别自行参透(注意参数 ...
)。
函数 | 参数 |
---|---|
xlsx::write.xlsx() | x, file, sheetName=“Sheet1”, col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE, password=NULL |
xlsx::write.xlsx2() |
x, file, sheetName=“Sheet1”,col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, password=NULL, ...
|
下面是参考案例:
># 指定x待写入数据,file生成的文件名,row.names为false则不生成行名,指定sheet工作表名为Sheet1
>write.xlsx(iris, file = "iris.xlsx", row.names = FALSE, sheetName = "Sheet1")
想必会有人在这里踩坑,大家应该注意到有一个append
的参数,是否认为将其值设置为TRUE
的话,就可以多次向表中写入数据?那就真踩坑了。查看xlsx包中的注释也很模糊:
> # a logical value indicating if x should be appended to an existing file.
> # 翻译:一个逻辑值,指示是否应该将x附加到现有文件中。
附加到现有文件中,实际上是增加新的sheet,而非在原有sheet工作表中继续增加数据。如需在同一个sheet工作表中多次增加数据,请继续往下看。
【进阶】随心所欲读取excel中的各种信息
说随心所欲 一点不夸张,不仅可以取出excel中的数据,还能识别excel单元格的样式(包括颜色、字体、大小、标注、数据类型等等)。其原理与数据库有点相似,先是定义一个工作簿的对象,再基于工作簿定义里面的工作表,进而逐级查询。下面进行详细介绍:
【样例数据】文件名:iris10.xlsx。
- 声明一个工作簿对象
> # loadWorkbook(file, password=NULL) #用于声明一个工作簿对象
> # 提醒:如果excel文件不在工作空间内,file最好指定为绝对路径
> wb <- createWorkbook("iris10.xlsx")
- 检索工作簿中的sheet
> # sheets <- getSheets(wb) #用于生成一个list对象,其中包含所有工作表的信息,数据类型为rJava::jobjRef,在此不深入讲解
> sheets <- getSheets(wb)
- 定位目标sheet
> # 本例只有一个sheet,名称为“Sheet1”
> sheet <- sheets[["Sheet1"]] # sheet的数据类型为rJava::jobjRef
- 读取数据【方法一】
上面read.xlsx()方法能够将整个sheet工作表的数据读取出来,在这里提供另一种方法,不过相对麻烦一点,使用的是xlsx::readColumns()函数
函数 | 参数 |
---|---|
xlsx::readColumns() | sheet,startColumn,endColumn,startRow,endRow=NULL,as.data.frame=TRUE,header=TRUE, colClasses=NA, … |
xlsx::readRows() | sheet, startRow, endRow, startColumn, endColumn=NULL |
xlsx::readRows()使用起来比较麻烦,不如xlsx::readColumns()好用,有兴趣的可自行研究一下。
另外还有两个函数,用于定位表内数据第一行和最后一行的索引(这里与Java的性质一致,从0开始算起)
函数 | 参数 |
---|---|
getFirstRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
getLastRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
下面以xlsx::readColumns()为例获取数据:
> # 该函数必须提供数据的起始列索引值、终止列索引值、起始行索引值、终止行索引值;
> dataTmp <- readColumns(sheet, startColumn = 1, endColumn = 10,startRow = sheet$getFirstRowNum()+1, endRow = sheet$getLastRowNum()+1,header = T, as.data.frame=TRUE)
as.data.frame=TRUE
决定了输出结果为一个数据框。
缺点:在不清楚数据结构的情况下,首行和末行索引值可以求得,但列数一般难以确定,可能导致列缺失或生成多余的列
- 读取数据【方法二】
另一种方法相对【方法一】要好一点,先是将所有单元格的值获取出来,再生成数据框。(稍微复杂一点)
函数 | 参数 | 注释 |
---|---|---|
xlsx::getRows() | sheet, rowIndex=NULL | 用于获取sheet的每一行数据,返回值list,数据类型为rJava::jobjRef |
xlsx::getCells() | row, colIndex=NULL, simplify=TRUE | 用于获取行内每个单元格的数据,返回值list,数据类型为rJava::jobjRef |
xlsx::getCellValue() | cell, keepFormulas=FALSE, encoding=“unknown” | 用于获取所有单元格的值,返回值list,数据类型为character,长度为数据表m*n |
注意:这里连同标题行也作为单元格数据一并获取,并且如果有null值的单元格,会跳过该单元格
> # 获取cells进而获取values
> cells <- sheet %>% getRows() %>% getCells()
> values <- lapply(cells,getCellValue)
values获取出来就如下面这个样子,你会发现value的名称向量,每个值都包含了所在单元格的x、y坐标值。
> names(values) #查看values的名称向量[1] "1.1" "1.2" "1.3" "1.4" "1.5" "2.1" "2.2" "2.3" "2.4" "2.5" "3.1" "3.2" "3.3" "3.4" "3.5" "4.1"
[17] "4.2" "4.3" "4.4" "4.5" "5.1" "5.2" "5.3" "5.4" "5.5" "6.1" "6.2" "6.3" "6.4" "6.5" "7.1" "7.2"
[33] "7.3" "7.4" "7.5" "8.1" "8.2" "8.3" "8.4" "8.5" "9.1" "9.2" "9.3" "9.4" "9.5" "10.1" "10.2" "10.3"
[49] "10.4" "10.5" "11.1" "11.2" "11.3" "11.4" "11.5"
将这些坐标值拆分出来,作为等会重排数据的索引
> addresses <- sapply(names(values),FUN = function(x) str_split(string = x,pattern = "[.]"))
接下来就只需要将其进行重排,形成数据框即可。
> datas.name <- vector(mode = "character") #声明一个空的向量,用来存放标题
> datas <- data.frame() # 声明一个空的数据框,用来存放目标数据
> # 用sapply代替for做循环,避免占用大量内存。同时注意sapply使用时的环境问题,用.GlobalEnv指向最外层环境的变量。
> # 这里只对数据进行重排,无需进行计算,所以invisible不显示计算结果
> invisible(sapply(addresses,FUN = function(x) {
+ if (x[1] == "1") {
+ .GlobalEnv$datas.name = c(.GlobalEnv$datas.name,.GlobalEnv$values[[1]])
+ .GlobalEnv$values[[1]] <- NULL
+ } else {
+ .GlobalEnv$datas[x[1],x[2]] <- .GlobalEnv$values[[1]]
+ .GlobalEnv$values[[1]] <- NULL
+ }
+ }))
> names(datas) <- datas.name #最后在添加标题
> View(datas)
得到结果与原excel数据一致
获取单元格样式与获取数据的方式一致,这里不再增加过多篇幅讲解,只做简单介绍。以下函数按函数名字面理解。
函数 | 参数 |
---|---|
xlsx::CellStyle() | wb, dataFormat=NULL, alignment=NULL,border=NULL, fill=NULL, font=NULL, cellProtection=NULL |
xlsx::setCellStyle() | cell, cellStyle |
xlsx::getCellStyle() | cell |
xlsx::createCellComment() | cell, string="", author=NULL, visible=TRUE |
getCellComment() | cell |
removeCellComment() | cell |
其他函数后续如有机会,再做详细介绍吧。
【进阶】随心所欲将数据写入excel文件
我想大家更想看到的就是这部分内容了。确实在日常处理数据时,将数据存储到excel中进行传递是常有的事,谁叫excel是微软亲生的呢。闲话少说,直入正题。
前面基础篇通过write.xlsx()函数将数据写入excel文件中,同时指定sheet名称。但这种写入是一次性的,即一次写入多少就多少。在工作簿里面新增sheet工作表用append控制,但在同个sheet上继续写入数据,会报错:
> write.xlsx(datas,file = "iris10.xlsx",sheetName = "Sheet1",row.names = F,append = T)
Error in .jcall(wb, "Lorg/apache/poi/ss/usermodel/Sheet;", "createSheet", : java.lang.IllegalArgumentException: The workbook already contains a sheet of this name
说是这个名称的sheet已经存在同名的了!
这次我们采用高级一点的方法,跟前面进阶读取数据一样,先是定义一个工作簿的对象,再创建或加载sheet工作表。
函数 | 参数 | 注释 |
---|---|---|
xlsx::createWorkbook() | type=“xlsx” | 用于生成一个新的excel工作簿 |
xlsx::loadWorkbook() | file, password=NULL | 用于加载当前已存在的excel工作簿 |
xlsx::saveWorkbook() | wb, file, password=NULL | 使用完必须保存工作簿 |
xlsx::createSheet() | wb, sheetName=“Sheet1” | 用于生成一个新的sheet工作表 |
xlsx::removeSheet() | wb, sheetName=“Sheet1” | 用于删除工作表 |
xlsx::getSheets() | wb | 用于获取当前工作簿里的工作表清单,返回值是list |
xlsx::addDataFrame() | x, sheet, col.names=TRUE, row.names=TRUE,startRow=1, | 用于获取当前工作簿里的工作表清单,返回值是list |
(续上)
|
startColumn=1,colStyle=NULL, colnamesStyle=NULL,rownamesStyle=NULL, showNA=FALSE, characterNA="", byrow=FALSE |
前面讲过如何加载已有工作簿,这里以生成新excel工作簿为例,将数据写入文件中
> wb <- xlsx::createWorkbook()
> sheets <- getSheet()
# 新生成的工作簿没有sheet,系统提示:Workbook has no sheets!
> sheet <- createSheet(wb,sheetName = "newSheet1")
此时R内存中已经生成了一个工作簿,包含一个空的sheet工作表,通过addDataFrame()函数将数据写入sheet中.
> # 用上面生成的datas数据框对象,取前4行数据写入当前sheet对象中
> addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F)
> saveWorkbook(wb,file = "iris_new.xlsx")
==记得保存工作簿、记得保存工作簿、记得保存工作簿==
如果是在已有excel工作簿上操作,这里最好做一个判断,避免覆盖现有数据,造成不必要的麻烦。如果当前sheet的最后一行索引不等于零(说明有数据),则将新数据写到最后一行数据的下一行,同时不加入列名行(col.names = FALSE
);如果为零则将数据直接添加到sheet中。
> # 用上面生成的datas数据框对象,取前4行数据写入当前sheet对象中
> if (sheet$getLastRowNum() != 0) {
+ addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F,col.names = F,startRow = sheet$getLastRowNum() + 2)
+ } else {
+ addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F)
+ }
+ }
> saveWorkbook(wb,file = "iris_new.xlsx")
至此,你应该知道如何在原有工作表基础上新增数据行了吧?多么方便!!
如果要增加新的sheet工作表,只需将sheet重新定义一个新的sheetName即可。
好了,在大家面前献丑了,感谢阅读!有疑问或想与我交流,可留言。
附上一条小资料,纯当友情推广,共同进步:Read Excel files from R
R语言心得说:R语言之xlsx包读写Excel数据相关推荐
- c语言心得100,c语言课程设计心得体会
c语言课程设计心得体会 c语言课程设计心得体会范文一: 课程设计是培养学生综合运用所学知识,发现,提出,分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程.随着科学技 ...
- python读取xlsx python读取excel数据
如题 python pandas读取excel数据 如何读取特定sheet的excel数据 1.安装pandas 已经有的可以不用再安装 >pip install pandas 2.读取数据 首 ...
- Julia通过XLSX.jl包读写Excel文件
版本:0.8.4 官方链接:Tutorial · XLSX.jl API速查表 函数 作用 XLSX.XLSXFile XLSXFile 表示对 Excel 文件的引用 XLSX.readxlsx 将 ...
- R语言中判断是否是整数。以及读写excel
今天接手一个重复性工作, 需要手工把产品运营们在excel里写的活动规则, 插入数据库表中.为了减少出错, 提高效率. 再加上最近刚刚学R语言, 就用R练练手, 自动生成mysql的sql语句. 一次 ...
- c语言心得100,c语言实训心得精选范文
在科技高度发展的今天,计算机在人们之中的作用越来越突出.而c语言作为一种计算机的语言,我们学习它,有助于我们更好的了解计算机,与计算机进行交流,因此,c语言的学习对我们尤其重要. 在这个星期里,我们专 ...
- R语言安装xlsx包以及可能遇到的问题
文章目录 步骤1:java下载和安装 步骤2:安装和导入xlsx 加载的时候可能出现的问题 参考文献 步骤1:java下载和安装 下载和安装过程见 Java 的下载安装教程,过程很详细,其中cmd部分 ...
- R语言Logistic回归模型案例基于AER包的affair数据分析
R语言Logistic回归模型案例基于AER包的affair数据 目录 R语言Logistic回归模型案例基于AER包的affair数据 #数据加载及目标变量二值化
- R语言--readr包读写数据
文章目录 前言 一.发现问题 二.分析问题 三.解决问题 四.读写速度 总结 吐槽 前言 当你使出了浑身解数,read.csv和read.table还是无法读入数据时,或许可以尝试一下readr包中的 ...
- R读写Excel文件中数据的方法
用R语言读写Excel的方法有很多,但每种方法都有让人头疼的地方,比如xlsx包的代码复杂,只支持Excel2007:RODBC不易理解,限制太多,程序不稳定,会出各种怪毛病.另存为csv格式的方法倒 ...
最新文章
- php t double arrow,关于php:php – 语法错误,意外T_DOUBLE_ARROW
- 帮我看看这个是什么意思 c++代码
- oracle中怎样查询用户权限
- D2 AJAX 封装策略
- 按指定格式拼接字符串
- android检查可用网络的代码
- 【kafka】Kafka Fetch Session 剖析
- Visio图片转为eps格式
- 泛微E8的数据展示集成方法
- 2017年信息学奥赛NOIP普及组试题
- 麻省理工学院计算机硕士几年制,2020年麻省理工学院硕士读几年
- PowerDesigner 15 License Key失效的解决方案
- 如何创建一个最简单的Windows桌面应用程序 (C++)
- DHTML Cascading style sheet 下载 CSS手册
- spark 相关性分析_《Spark机器学习进阶实战》——2.3.2 相关性分析
- html怎么搞一个微信图标,怎样在微信名字添加图标和微信名字里怎么加表情?什么系统都可以...
- R语言ggcharts包的dumbbell_chart函数可视化哑铃图(对比两个年份数据的差异)、scale_y_continuous函数中的labels参数自定义设置X轴坐标标签的格式
- springboot实战,实现发送邮件,gmail邮件,包括发送附件还有正文,以及注意覆盖问题
- 网站制作笔记-bootstrap可视化布局,表单生成工具,快速制作网页原型
- [C++][muduo]1-muduo安装和运行