如何遍历多个数据框并在 R 中写入多张 excel 表？答案

【问题标题】：how to loop through multiple dataframes and write into multiple sheets of excel in R?如何遍历多个数据框并在 R 中写入多张 excel 表？
【发布时间】：2021-05-20 16:19:38
【问题描述】：

我想使用循环写入多张 Excel 表格。代码如下。

first_column <- c("value_1", "value_2")
second_column <- c("ve_1", "ve_2")

fir_column <- c("1", "2")
se_column <- c("a1", "va2")

df <- data.frame(first_column, second_column) #sheet A of df.xlsx
df1 <- data.frame(fir_column, se_column) #sheet B of df.xlsx

sheets<-openxlsx::getSheetNames('./Out/df.xlsx')

for(i in 1:length(sheets)){
  
  df<-read_excel('./Out/df.xlsx',sheet = sheets[i])
  
  write.xlsx(df, './Out/df1.xlsx', sheetName = i, append=TRUE)
}

只生成最后一张纸。

【问题讨论】：

这对我有用，除了sheetName 必须是字符串（例如as.character(i)）。添加一些逻辑以删除输出的 Excel 工作簿（如果它已经存在（否则重写将引发错误）或在第一次迭代时使用 append = F）可能是个好主意。
即使在添加 as.character(i) 并删除附加后，仅生成最后一张表
你的xlsx的包版本是多少？正如我提到的，这对我有用，但是您发布的代码不应运行，因为i 是数字，sheetName 必须是字符。因此，您发布的代码会引发错误。您是否尝试在运行此代码之前清除环境？
xlsx package 正在抛出一些 javaerror，所以我使用的是 openxlsx - 4.2.3 。 @LMc
javaerror 是因为i 是数字或df 是tibble。尝试使用 xlsx::write.xlsx 和参数 sheetName = as.character(i)。此外，read_excel 返回一个tibble。因此，如果您在使用 xlsx 时仍然遇到错误，请尝试使用 as.data.frame(df)。 openxlsx::write.xlsx 没有 append 参数，并且具有用于编写多张工作表的不同语法。

标签： r excel

【解决方案1】：

使用您的代码（注意路径名略有编辑）：

library(xlsx)
library(readxl)

sheets<-openxlsx::getSheetNames('./df.xlsx')

for(i in 1:length(sheets)){
  
  df<-readxl::read_excel('./df.xlsx',sheet = sheets[i])
  
  appendSheet <- i > 1
  
  # depending on version might need to do as.data.frame(df)
  xlsx::write.xlsx(df, './df1.xlsx', sheetName = as.character(i), append=appendSheet)
}

或者openxlsx:

library(readxl)
library(openxlsx)

sheets<-openxlsx::getSheetNames('./df.xlsx')

wb <- createWorkbook()

for(i in 1:length(sheets)){
  
  df<-readxl::read_excel('./df.xlsx',sheet = sheets[i])
  
  addWorksheet(wb, i)
  writeData(wb, i, df)
}

saveWorkbook(wb, "df1.xlsx", overwrite = T)

或者，您可以将工作表用作列表元素，让您可以使用 apply 系列函数轻松处理每个元素：

library(rio)
library(writexl)

list_of_dfs <- import_list("df.xlsx") # from rio
write_xlsx(list_of_dfs, "df1.xlsx") # from writexl

【讨论】：