我们有超过 7000 个 .xlsx(2010) 的 excel 数据文件。我的 R 版本是 R 2.15.0。如果我手动操作将 xlsx 转换为 xlx、.cvs 或 txt.，它将花费更多时间。
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我没有使用 XLSconnect，但我的学生使用了 xlsx 包。然后函数 read.xlsx 或 read.xlsx2 将在 xls 表中读取。这个包有读写xls格式的选项，可以读写电子表格和特定区域中的特定工作表。
我给我的学生（生物学二年级学生）使用这个软件包的唯一正式指导是电子表格必须“格式正确”。（所有项目都是数据而不是公式，第一行是小写的变量名称，没有任何非字母字符，第2-##行有每个变量的数据。如果是记录，则比同一记录的所有项目在同一行）它没有 *.xls 这么严格，但我希望学生在阅读数据文件时遇到最少的问题。
于 2012-05-08T13:51:53.370 回答
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read.xls包中的函数gdata将读取xlsx和xls文件放入R. 我经常使用这个。
听起来您有很多 Excel 文件可以使用，这就是我将大量这些文件（xlsx和xls）放入R：
将工作直接设置为我的 Excel 文件的位置
setwd("F:\\ address of folder with all my Excel files")
列出工作目录中的所有文件
MyFiles <- list.files()
检查清单
MyFiles
创建一个列表，其中包含工作目录中包含的 xls 和 xlsx 文件中的所有数据。这就像批量数据导入功能。
library(gdata)
Mylist <- lapply(MyFiles, read.xls)
检查这是否读取了文件夹中的所有文件，以防某些 Excel 文件损坏等。如果结果是，FALSE则说明存在问题。
identical(length(MyFiles), length(Mylist))
然后我继续使用sapply等来对文件中的数据执行功能。
于 2012-05-08T14:33:55.913 回答