当使用Openxlsx在循环中写入Excel时，R的速度会大大降低

我有一个函数，它返回64个数据帧的列表，一个大（525行，3000列），另一个小（10 x 10）。我编写了一些简单的代码将dataframes写入Excel（见下文），并将代码重复了64次（虽然不优雅，但可以正常工作）：

代码大约在20分钟内运行——虽然不是很好，但可以接受。我观察到数据帧自然地分组为3组，因此我尝试编写21个循环，例如

  options("openxlsx.numFmt" = NULL)
  headers = c("Full Algorithm: Number well", 
              "Full Algorithm: Number unwell",
              "Full Algorithm: % well vs Threshold (x) and # Criteria met (y)")
  
  for(j in 2:4){
    if(j==4){   options("openxlsx.numFmt" = "0.0%")}
    writeData(wb, Sheetname, "Criteria met", startCol = 1, startRow = 13*(j-2) + 8)
    writeData(wb, Sheetname, df_tmp[[j]],    startCol = 2, startRow = 13*(j-2) + 3,  rowNames = TRUE)
    writeData(wb, Sheetname, headers[j-1],   startCol = 6, startRow = 13*(j-2) + 1)
    writeData(wb, Sheetname, "Threshold",    startCol = 8, startRow = 13*(j-2) + 2)
  
  }

令我惊讶的是，该程序现在需要6个小时才能运行，而且所有的时间似乎都花在了编写这些循环中的Excel上。有没有人想过可能会发生什么，以及我应该在哪里寻找业绩的显著下降？我完全无法解释它

诚恳

---

Thomas Philips

xlsx代码非常慢。这是XML代码。因此，您正在以一种奇怪的方式查找和插入行。内存分配（以及将数据块移动到新分配）本质上是缓慢的。为什么不能先用

bind_rows

之类的东西连接R中的数据，然后一次性创建xlsx工作簿？我故意不使用bind_rows，因为数据帧的大小不同，有些需要在它们下面写入文本和派生统计信息。我想知道如果我写csv文件是否会更快，尽管我怀疑我仍然需要移动所有的数据块。

  options("openxlsx.numFmt" = NULL)
  headers = c("Full Algorithm: Number well", 
              "Full Algorithm: Number unwell",
              "Full Algorithm: % well vs Threshold (x) and # Criteria met (y)")
  
  for(j in 2:4){
    if(j==4){   options("openxlsx.numFmt" = "0.0%")}
    writeData(wb, Sheetname, "Criteria met", startCol = 1, startRow = 13*(j-2) + 8)
    writeData(wb, Sheetname, df_tmp[[j]],    startCol = 2, startRow = 13*(j-2) + 3,  rowNames = TRUE)
    writeData(wb, Sheetname, headers[j-1],   startCol = 6, startRow = 13*(j-2) + 1)
    writeData(wb, Sheetname, "Threshold",    startCol = 8, startRow = 13*(j-2) + 2)
  
  }