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創(chuàng)新互聯(lián)R語(yǔ)言教程:R語(yǔ)言Excel文件

Microsoft Excel是最廣泛使用的電子表格程序,以.xls或.xlsx格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。 r語(yǔ)言可以直接從這些文件使用一些excel特定的包。 很少這樣的包是 - XLConnect,xlsx,gdata等。我們將使用xlsx包。 R語(yǔ)言也可以使用這個(gè)包寫(xiě)入excel文件。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)從事網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)、小程序定制開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)為一體的建站企業(yè);在網(wǎng)站建設(shè)告別千篇一律,告別似曾相識(shí),這一次我們重新定義網(wǎng)站建設(shè),讓您的網(wǎng)站別具一格。響應(yīng)式網(wǎng)站設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)!一站適應(yīng)多終端,一樣的建站,不一樣的體驗(yàn)!

安裝xlsx軟件包

您可以在R控制臺(tái)中使用以下命令來(lái)安裝“xlsx”軟件包。 它可能會(huì)要求安裝一些額外的軟件包這個(gè)軟件包依賴。 按照具有所需軟件包名稱的同一命令安裝其他軟件包。

install.packages("xlsx")

驗(yàn)證并加載“xlsx”軟件包

使用以下命令驗(yàn)證并加載“xlsx”軟件包。

# Verify the package is installed.
any(grepl("xlsx",installed.packages()))

# Load the library into R workspace.
library("xlsx")

當(dāng)腳本運(yùn)行,我們得到以下輸出。

[1] TRUE
Loading required package: rJava
Loading required package: methods
Loading required package: xlsxjars

輸入為xlsx文件

打開(kāi)Microsoft Excel。 將以下數(shù)據(jù)復(fù)制并粘貼到名為sheet1的工作表中。

id	name      salary    start_date	dept
1	Rick	  623.3	    1/1/2012	IT
2	Dan       515.2     9/23/2013   Operations
3	Michelle  611	    11/15/2014	IT
4	Ryan	  729	    5/11/2014	HR
5	Gary	  843.25    3/27/2015	Finance
6	Nina	  578       5/21/2013	IT
7	Simon	  632.8	    7/30/2013	Operations
8	Guru	  722.5	    6/17/2014	Finance

還要將以下數(shù)據(jù)復(fù)制并粘貼到另一個(gè)工作表,并將此工作表重命名為“city”。

name	 city
Rick	 Seattle
Dan      Tampa
Michelle Chicago
Ryan	 Seattle
Gary	 Houston
Nina	 Boston
Simon	 Mumbai
Guru	 Dallas

將Excel文件另存為“input.xlsx”。 應(yīng)將其保存在R工作區(qū)的當(dāng)前工作目錄中。

讀取Excel文件

通過(guò)使用read.xlsx()函數(shù)讀取input.xlsx,如下所示。 結(jié)果作為數(shù)據(jù)幀存儲(chǔ)在R語(yǔ)言環(huán)境中。

# Read the first worksheet in the file input.xlsx.
data <- read.xlsx("input.xlsx", sheetIndex = 1)
print(data)

當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼,它產(chǎn)生以下結(jié)果 -

      id,   name,    salary,   start_date,     dept
1      1    Rick     623.30    2012-01-01      IT
2      2    Dan      515.20    2013-09-23      Operations
3      3    Michelle 611.00    2014-11-15      IT
4      4    Ryan     729.00    2014-05-11      HR
5     NA    Gary     843.25    2015-03-27      Finance
6      6    Nina     578.00    2013-05-21      IT
7      7    Simon    632.80    2013-07-30      Operations
8      8    Guru     722.50    2014-06-17      Finance

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