将excel文件读入R并将其中的所有工作表合并到一个数据框中

Question

我有一张 Excel 表格，里面有不同数量的表格（它可以有 2 张或 3 张表格，或者仅取决于用户）。 所有工作表的标题都相同。 （前两行被视为标题）

我想合并所有这些工作表并将其放入一个数据框中。

文件为 .xlsx 格式。并且每张表都包含大量行（30 列和 8000 行）。

我是在 R 中阅读 excel 文件的初学者。我正在阅读它们，同时如果有人知道如何实现这一点，请告诉我。

Excel 工作表的示例类似于 Data

PS：我想用闪亮的方式实现这一切。所以，请务必提及是否有任何有效的闪亮方法。

ui.R

fileInput('file2', h5('Choose Your Observation Data'), accept=c('text/csv','text/comma-separated-values,text/plain','.xlsx'))

server.R

b <- reactive({
   fileinput2 <- input$file2
   if (is.null(fileinput2))
   return(NULL)
   #xlfile <- list.files(pattern = ".xlsx")
   xlfile <- fileinput2[1]
   wb <- loadWorkbook(xl_file)
   sheet_ct <- wb$getNumberOfSheets()
   b <- rbindlist(pblapply(1:sheet_ct, function(x) {
     res <- read.xlsx(xl_file, x)
   }), fill=TRUE)
   b <- b [-c(1),]
   print (b)
   })

Answer 1

您可以从A million ways to connect R and Excel 开始。这是一个基本的 sn-p，可让您进一步使用 xlsx 包。它是基于 java 的，而且速度很慢，因此使用了进度条。

这个 sn-p 采用了一种非常幼稚的方法，因为我见过的每个真实世界的 Excel 电子表格通常都是一堆令人讨厌的疯狂数字，而且很少能保证所有列都正确排列且名称一致。为此，我肆意使用data.table中的rbindlist和fill选项来处理任何列不一致。

结果并不完美（您需要注意额外的标题行），但您正在从 Excel 中读取，这也远非完美。

library(xlsx)        # excel reading
library(pbapply)     # free progress bars
library(data.table)  # rbindlist

xl_file <- "Data.xlsx"

wb <- loadWorkbook(xl_file)
sheet_ct <- wb$getNumberOfSheets()

dat <- rbindlist(pblapply(1:sheet_ct, function(x) {
  res <- read.xlsx(xl_file, x)
}), fill=TRUE)

head(dat)
##    EN MN  ED   HO    TM    SL   PH        DI      TA   DI.1     CH     PI
## 1:  #  # day hour  degC    NA   NA    µmol/L µmol/kg µmol/L   µg/L µmol/L
## 2:  1  1   1   12   9.9 31.23 7.82 2126.1575    2151   15.3   0.93     NA
## 3:  1  1   2   36  9.59 31.17 7.84 2120.4175    2150   14.2 1.2044   0.69
## 4:  1  1   3   60  9.65 31.13 7.84  2110.885    2143   14.3 0.9137   2.85
## 5:  1  1   4   84 10.36 31.16 7.83 2105.4525    2137   13.8 0.7189   7.29
## 6:  1  1   5  108 10.06 31.13 7.84 2106.4775    2139   13.7  0.317   5.24
##        PO     PN     PP     DC     DN     DP     TP Exp.num Mesocosm
## 1: µmol/L µmol/L µmol/L µmol/L µmol/L µmol/L µmol/L      NA       NA
## 2:     NA  2.319  0.032  100.4     NA     NA 5.6306      NA       NA
## 3:  24.16  2.598  0.048  104.5     NA     NA 2.3034      NA       NA
## 4: 34.815  2.095  0.059     NA     NA     NA 2.5594      NA       NA
## 5: 40.999  2.186  0.056   97.5     NA     NA 5.8865      NA       NA
## 6: 37.751  2.173  0.081     NA     NA     NA 6.1425      NA       NA
##    Exp.day Hour Temperature Salinity pH DIC DIN Chl.a PIC POC PON POP DOC
## 1:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
## 2:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
## 3:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
## 4:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
## 5:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
## 6:      NA   NA          NA       NA NA  NA  NA    NA  NA  NA  NA  NA  NA
##    DON DOP TEP
## 1:  NA  NA  NA
## 2:  NA  NA  NA
## 3:  NA  NA  NA
## 4:  NA  NA  NA
## 5:  NA  NA  NA
## 6:  NA  NA  NA

另一种方法是batch convert your Excel files to CSV，从长远来看，它可能更有效。