多个Excel电子表格导入到R

我有一个Excel文件和数百个电子表格

我读了一些关于stackoverflow的帖子，其中回答了如何使用read.xl包将它们导入R中等等

但是我需要为这个文件做些额外的事情。每个电子表格的顶部有2行标题，标题中的第一行有5位数字，我需要提取这些数字并将其插入表中

例如，header包含11111 ABC Corp.及其下面的数据集。 应该是这样的：

                     11111 ABC Corp.
Product#  |  Description | Quantity Order  | Price  |  Unit Price

在这里，我想导入如下数据：

ID#   |  Product # | Description | Quantity Order  | Price  |  Unit Price
11111 | 2813A      | Whatever    | 100 
11111 | 2222B
11111 | 7721CD

如上所述，对于每个电子表格，数字的五位数应复制到表格的第一列。每个电子表格都有不同的五位数要复制到其表格中

我在想，如果我有办法提取前五位数字，那么我可能可以使用loop来实现这一点

所以1。提取前五位数字。 2.设计一个循环，通过它我可以插入到第一列并导入到R

我可以使用哪些好功能

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谢谢。

R是一个非常好的工具，可以处理很多事情！在这种情况下，我会在Excel中处理数据，然后将一个较大的合并范围导入到R中。我始终相信使用正确的工具来处理您正在处理的特定任务。因此，从这里开始下载并安装加载项

因此，将所有工作表（数百个）合并到一个大型工作表中。将第一个单元格设置为A2，直到工作表上的最后一个单元格。一旦所有数百张工作表合并为一张工作表，将其另存为CSV，并将其导入R

mydata <- read.table("c:/mydata.csv", header=TRUE, sep=",", row.names="id")

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mydataR是一个非常好的工具，可以处理很多事情！在这种情况下，我会在Excel中处理数据，然后将一个较大的合并范围导入到R中。我始终相信使用正确的工具来处理您正在处理的特定任务。因此，从这里开始下载并安装加载项



因此，将所有工作表（数百个）合并到一个大型工作表中。将第一个单元格设置为A2，直到工作表上的最后一个单元格。一旦所有数百张工作表合并为一张工作表，将其另存为CSV，并将其导入R

mydata <- read.table("c:/mydata.csv", header=TRUE, sep=",", row.names="id")

mydata迭代的关键是为一个问题求解，然后应用于所有问题。一旦你知道了如何为一张纸做这件事，剩下的就很容易了

这是我根据你对文件的描述做出的猜测

library(readxl) # to read excel files
library(readr) # for type_convert

fname <- "test.xlsx"

## get sheet names
sheets <- excel_sheets(fname)

## function to process a single sheet
processSheet <- function(sheet, file) {
    all <- read_excel(file, sheet) # read all data
    id <- na.omit(names(all)) # extract the ID
    names(all) <- unlist(all[1, ]) # make the first row the names
    all <- all [-1, ] # get rid of the first row
    data.frame(ID = id, # add id column
               type_convert(all) # convert to appropriate column types
               )
}

## apply the function to each sheet, collecting the results into a
## data.frame
test.data <- do.call(rbind,
                     lapply(sheets,
                            processSheet,
                            file = fname))

library（readxl）#读取excel文件
库（readr）#用于类型_转换
fname迭代的关键是求解一个问题，然后应用于所有问题。一旦你知道了如何为一张纸做这件事，剩下的就很容易了

这是我根据你对文件的描述做出的猜测

library(readxl) # to read excel files
library(readr) # for type_convert

fname <- "test.xlsx"

## get sheet names
sheets <- excel_sheets(fname)

## function to process a single sheet
processSheet <- function(sheet, file) {
    all <- read_excel(file, sheet) # read all data
    id <- na.omit(names(all)) # extract the ID
    names(all) <- unlist(all[1, ]) # make the first row the names
    all <- all [-1, ] # get rid of the first row
    data.frame(ID = id, # add id column
               type_convert(all) # convert to appropriate column types
               )
}

## apply the function to each sheet, collecting the results into a
## data.frame
test.data <- do.call(rbind,
                     lapply(sheets,
                            processSheet,
                            file = fname))

library（readxl）#读取excel文件
库（readr）#用于类型_转换
fname我将使用宏/Visual Basic在Excel中完全修改电子表格，然后当它采用您想要的格式时，将其保存为CSV，然后使用R ro导入CSV。我发现Excel宏更容易使用。如果你想在R里面做，这个Q中的勾选答案有一些值得研究的功能。我将使用第一个“readLines”来读取您的5位数字，然后在第二步中，我将读取电子表格并与
cbind
一起使用，以获取您要查找的完整数据框。
openxlsx:：read.xlsx
将允许您读取第一行（
read.xlsx>）（fname，rows=1）
），然后分别读取数据（
read.xlsx（fname，startRow=2）
）。标题行会稍微转换（例如，将空格转换为点），但如果您只需要数字，则一个简单的
gsub（[^0-9]，“”，x）
是一个好的开始……但也有一个好的开始推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他非现场资源"。也许您可以尝试一下
openxlsx
和
readxl
，发布一些代码，并询问更具体的细节。我会使用宏/Visual Basic完全在Excel中修改电子表格，然后当它的格式为您想要的CSV时，再使用R ro导入CSV。我发现Excel宏更易于使用。如果您愿意的话在R里面做吧，这个Q中的勾选答案有一些值得研究的功能。我会使用第一个“readLines”来读取你的5位数字，然后在第二步中，我会读取电子表格，并与
cbind
一起使用，以获得你要查找的完整数据框。
openxlsx:：read.xlsx
将允许你读取第一行（
read.xlsx（fname，rows=1）
），然后是数据（
read.xlsx（fname，startRow=2）
）。标题行转换了一点（例如，将空格转换为点），但如果您只需要数字，那么简单的
gsub（[^0-9]，“”，x）
是一个好的开始……但也有一个相反的结果“推荐或查找一本书、工具、软件库、教程或其他非现场资源”。也许您可以尝试一下
openxlsx
和
readxl
，发布一些代码，并询问更具体的细节。