R - Tệp Excel
Microsoft Excel là chương trình bảng tính được sử dụng rộng rãi nhất để lưu trữ dữ liệu ở định dạng .xls hoặc .xlsx. R có thể đọc trực tiếp từ các tệp này bằng một số gói cụ thể của excel. Rất ít gói như vậy - XLConnect, xlsx, gdata, v.v. Chúng tôi sẽ sử dụng gói xlsx. R cũng có thể ghi vào tệp excel bằng gói này.
Cài đặt gói xlsx
Bạn có thể sử dụng lệnh sau trong bảng điều khiển R để cài đặt gói "xlsx". Nó có thể yêu cầu cài đặt một số gói bổ sung mà gói này phụ thuộc vào. Làm theo lệnh tương tự với tên gói bắt buộc để cài đặt các gói bổ sung.
install.packages("xlsx")
Xác minh và tải gói "xlsx"
Sử dụng lệnh sau để xác minh và tải gói "xlsx".
# Verify the package is installed.
any(grepl("xlsx",installed.packages()))
# Load the library into R workspace.
library("xlsx")
Khi tập lệnh được chạy, chúng tôi nhận được kết quả sau.
[1] TRUE
Loading required package: rJava
Loading required package: methods
Loading required package: xlsxjars
Nhập dưới dạng tệp xlsx
Mở Microsoft excel. Sao chép và dán dữ liệu sau vào trang tính có tên là sheet1.
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 43.25 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
Đồng thời sao chép và dán dữ liệu sau vào một trang tính khác và đổi tên trang tính này thành "thành phố".
name city
Rick Seattle
Dan Tampa
Michelle Chicago
Ryan Seattle
Gary Houston
Nina Boston
Simon Mumbai
Guru Dallas
Lưu tệp Excel dưới dạng "input.xlsx". Bạn nên lưu nó trong thư mục làm việc hiện tại của không gian làm việc R.
Đọc tệp Excel
Input.xlsx được đọc bằng cách sử dụng read.xlsx()chức năng như hình dưới đây. Kết quả được lưu trữ dưới dạng khung dữ liệu trong môi trường R.
# Read the first worksheet in the file input.xlsx.
data <- read.xlsx("input.xlsx", sheetIndex = 1)
print(data)
Khi chúng tôi thực thi đoạn mã trên, nó tạo ra kết quả sau:
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