主要用到了 xlsxrJava 包,打开 Excel 文件,读取各表格数据,再写入到汇总表。

下图为处理前的原始数据表格:

下图为处理后的数据:

代码实现

安装&加载包的函数实现installed.packages() 函数获取所有已安装的包,用以排除已安装的包。install.packages() 函数安装指定的包。library() 加载引入包。

loadLibrary <- function(pkgs) {
uninstalledPkgs <- pkgs[!(pkgs %in% installed.packages()[, "Package"])] if (length(uninstalledPkgs)) {
install.packages(uninstalledPkgs)
} for (pkg in pkgs) {
library(pkg, character.only = TRUE, quietly = TRUE)
}
}

自定义设置。涉及表格文件路径、汇总表名等。

setwd("/path/to/work/dir")            # 工作目录
fileName = "summary_sheet_demo.xlsx" # 处理的表格文件
summaryName = "汇总" # 汇总的 sheet 表名
summarySheet = FALSE # 对象变量、忽略
startRow = 2 # 汇总表中操作起始行

设置 CRAN 源。官方默认源可能比较慢,所以选择国内的源很重要。此处选择了清华 CRAN 源,其他的可参考 CRAN Mirrors

options(repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")

加载依赖包。用到了上述写的安装加载包的函数。

loadLibrary(c("xlsx", "rJava"))

打开工作表loadWorkbook() 打开指定路径的表格文件,并加载到工作簿对象中。

wb <- loadWorkbook(fileName)

遍历查询&汇总数据

# 获取所有表格
sheets <- getSheets(wb) # 循环所有表格,找出需要写入的表
for (sheet in sheets) {
sheetName <- sheet$getSheetName()
if (sheetName == summaryName) {
summarySheet <- sheet
}
} if (summarySheet == FALSE) {
stop(paste("表:", summaryName, "未找到"))
} # 指定Date格式(此处可忽略)
# options(xlsx.date.format='yyyy/MM/dd') # 遍历所有表格
for (sheet in sheets) {
# 过滤掉需写入的表
sheetName <- sheet$getSheetName()
if (sheetName == summaryName) {
next
} # 获取表格【内容行数】
rowNum <- sheet$getLastRowNum()
print(paste("表名:", sheetName, "总共:", rowNum, "行,", sep = " ")) # 读取表格内容 参数 colClasses 指定每列的类型(实际是指定处理该列的类/对象)
data <- read.xlsx2(fileName, sheetName = sheetName, header = FALSE, startRow = 2, colClasses = c("character",
"Date", "integer", "integer", rep("numeric", 2), "integer"))
print(data) # 将表格内容写入汇总的那张表
addDataFrame(data, summarySheet, col.names = FALSE, row.names = FALSE, startRow = startRow) # 累加行数
startRow <- startRow + rowNum
}

把对象内容写入文件中保存

saveWorkbook(wb, fileName)

完整代码

# 包加载/安装包
loadLibrary <- function(pkgs) {
uninstalledPkgs <- pkgs[!(pkgs %in% installed.packages()[, "Package"])] if (length(uninstalledPkgs)) {
install.packages(uninstalledPkgs)
} for (pkg in pkgs) {
library(pkg, character.only = TRUE, quietly = TRUE)
}
} # 自定义配置
setwd("/path/to/work/dir") # 工作目录
fileName = "summary_sheet_demo.xlsx" # 处理的表格文件
summaryName = "汇总" # 汇总的 sheet 表名
summarySheet = FALSE # 对象变量、忽略
startRow = 2 # 汇总表中操作起始行 # 设置CRAN
options(repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/") # 加载依赖包
loadLibrary(c("xlsx", "rJava")) # 打开Excel表格
wb <- loadWorkbook(fileName)
# 获取所有表格
sheets <- getSheets(wb) # 循环所有表格,找出需要写入的表
for (sheet in sheets) {
sheetName <- sheet$getSheetName()
if (sheetName == summaryName) {
summarySheet <- sheet
}
} if (summarySheet == FALSE) {
stop(paste("表:", summaryName, "未找到"))
} # 指定Date格式(此处可忽略)
# options(xlsx.date.format='yyyy/MM/dd') # 遍历所有表格
for (sheet in sheets) {
# 过滤掉需写入的表
sheetName <- sheet$getSheetName()
if (sheetName == summaryName) {
next
} # 获取表格【内容行数】
rowNum <- sheet$getLastRowNum()
print(paste("表名:", sheetName, "总共:", rowNum, "行,", sep = " ")) # 读取表格内容 参数 colClasses 指定每列的类型(实际是指定处理该列的类/对象)
data <- read.xlsx2(fileName, sheetName = sheetName, header = FALSE, startRow = 2, colClasses = c("character",
"Date", "integer", "integer", rep("numeric", 2), "integer"))
print(data) # 将表格内容写入汇总的那张表
addDataFrame(data, summarySheet, col.names = FALSE, row.names = FALSE, startRow = startRow) # 累加行数
startRow <- startRow + rowNum
} # 最后需要把对象内容写入文件中
saveWorkbook(wb, fileName)

表格附件

summary_sheet_demo.xlsx


原文地址: https://shockerli.net/post/r-script-to-read-summary-excel/

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