7

我一直在阅读有关如何读取多个 xlsx 文件并将其组合到一个 R 数据框中的内容，并且遇到了一些非常好的建议，例如如何使用具有特定行和列的循环在 R 中读取多个 xlsx 文件，但不适合我的数据设置至今。

我希望 R 读取具有多个工作表的多个 xlsx 文件。所有工作表和文件都具有相同的列，但长度不同，应排除 NA。我想跳过前 3 行，只输入 1:6、8:10、12:17、19 列。

到目前为止，我尝试过：

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)

但这只会占用每个文件的所有第一张纸

有谁知道如何将所有工作表和文件放在一个 R 数据框中？

此外，对于大型数据集，您会推荐哪些软件包？到目前为止，我尝试了 readxl 和 XLConnect。

4

4 回答 4

7

openxlsx 解决方案：

filename <-"myFilePath"

sheets <- openxlsx::getSheetNames(filename)
SheetList <- lapply(sheets,openxlsx::read.xlsx,xlsxFile=filename)
names(SheetList) <- sheets
于 2017-09-28T14:00:21.523 回答
4

这是一个驱动选项tidyverse，readxl它返回一个数据框，其中包含文件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
于 2018-07-18T13:15:59.357 回答
4

我会使用这样的嵌套循环来遍历每个文件的每张纸。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

  }
}

NA您可以在加载阶段之后清除值。

于 2016-07-05T07:50:49.020 回答
0

这个“rio”包的另一个解决方案：

library("rio")

# import and rbind all worksheets
DT <- import_list(SINGLE_XLSX_PATH, rbind = TRUE)

来源：rdrr.io

于 2019-04-22T07:18:08.907 回答