这篇文章主要介绍了R语言之xlsx包读写Excel数据的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包
xlsx包提供了必要的工具来与Excel 2007进行交互。用户可以阅读和编写xlsx，并可以通过设置数据格式、字体、颜色和边框来控制电子表格的外观。设置打印区域，缩放控制，创建分割和冻结面板，添加页眉和页脚。包使用Apache POI项目中的java库。本篇主要分享利用xlsx工具包在读写xlsx过程中所碰到的问题及解决办法。
工具准备
强烈建议大家使用RStudio这个IDE，它是以今为止对R语言最友好的一个IDE之一，而且使用很方便。特别是在新包下载安装的时候，只需请求要安装的包名，RStudio会自动将关联的其他包也一并下载并安装。
安装R、安装RStudio；
一个简单的示例数据（本次以iris鸢尾花数据为例）；
下载安装xlsx（Rstudio会同步下载并安装rJava, xlsxjars两个包）；
> # 下载并安装xlsx包 > install.packages("xlsx") > library(xlsx)【基础】简单读取excel文件数据
假如是csv或txt等文本类的数据文件，利用R内置函数read.csv()与read.table()就可读取（注意编码格式的参数设置）。Excel由于使用范围最广，很多问题不可避免，因此，xlsx包提供了专门读取xlsx的函数read.xlsx和read.xlsx2，为什么有两个呢？请看以下区别：
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| xlsx::read.xlsx() | file, sheetIndex, sheetName=NULL, rowIndex=NULL,startRow=NULL,endRow=NULL, colIndex=NULL,as.data.frame=TRUE, header=TRUE, colClasses=NA,keepFormulas=FALSE, encoding=“unknown”, password=NULL, … |
| xlsx::read.xlsx2() | file, sheetIndex, sheetName=NULL, startRow=1,colIndex=NULL, endRow=NULL, as.data.frame=TRUE, header=TRUE,colClasses=“character”, password=NULL, … |
其实只是细微的差别，大家自己体会即可。下面给个参考案例：
> # 指定file和sheetIndex（或sheetName），即可定位到相应的工作表 > data1 <- read.xlsx("iris.xlsx",sheetIndex = 1) > head(data1)| Sepal.Length | Sepal.Width | Petal.Length | Petal.Width | Species |
|---|---|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | setosa |
| 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | setosa |
| 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | setosa |
【基础】简单写入数据到excel文件
切莫用R内置函数read.csv()与read.table()去生成xlsx文件，会有你意想不到的麻烦，还是采用专业的包来解决问题吧。 xlsx包同样提供了两个写入数据的函数write.xlsx()和write.xlsx2()，其中细微区别自行参透（注意参数 ...）。
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| xlsx::write.xlsx() | x, file, sheetName=“Sheet1”, col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE, password=NULL |
| xlsx::write.xlsx2() | x, file, sheetName=“Sheet1”,col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, password=NULL, ... |
下面是参考案例：
># 指定x待写入数据，file生成的文件名，row.names为false则不生成行名，指定sheet工作表名为Sheet1 >write.xlsx(iris, file = "iris.xlsx", row.names = FALSE, sheetName = "Sheet1")
想必会有人在这里踩坑，大家应该注意到有一个append的参数，是否认为将其值设置为TRUE的话，就可以多次向表中写入数据？那就真踩坑了。查看xlsx包中的注释也很模糊：
> # a logical value indicating if x should be appended to an existing file. > # 翻译：一个逻辑值，指示是否应该将x附加到现有文件中
附加到现有文件中，实际上是增加新的sheet，而非在原有sheet工作表中继续增加数据。如需在同一个sheet工作表中多次增加数据，请继续往下看。
【进阶】随心所欲读取excel中的各种信息
说随心所欲 一点不夸张，不仅可以取出excel中的数据，还能识别excel单元格的样式（包括颜色、字体、大小、标注、数据类型等等）。其原理与数据库有点相似，先是定义一个工作簿的对象，再基于工作簿定义里面的工作表，进而逐级查询。下面进行详细介绍：
【样例数据】文件名：iris10.xlsx。
声明一个工作簿对象
> # loadWorkbook(file, password=NULL) #用于声明一个工作簿对象 > # 提醒：如果excel文件不在工作空间内，file最好指定为绝对路径 > wb <- createWorkbook("iris10.xlsx")检索工作簿中的sheet
> # sheets <- getSheets(wb) #用于生成一个list对象，其中包含所有工作表的信息,数据类型为rJava::jobjRef，在此不深入讲解 > sheets <- getSheets(wb)
定位目标sheet
> # 本例只有一个sheet，名称为“Sheet1” > sheet <- sheets[["Sheet1"]] # sheet的数据类型为rJava::jobjRef
读取数据【方法一】
上面read.xlsx()方法能够将整个sheet工作表的数据读取出来，在这里提供另一种方法，不过相对麻烦一点，使用的是xlsx::readColumns()函数
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| xlsx::readColumns() | sheet,startColumn,endColumn,startRow,endRow=NULL,as.data.frame=TRUE,header=TRUE, colClasses=NA, … |
| xlsx::readRows() | sheet, startRow, endRow, startColumn, endColumn=NULL |
xlsx::readRows()使用起来比较麻烦，不如xlsx::readColumns()好用，有兴趣的可自行研究一下。另外还有两个函数，用于定位表内数据第一行和最后一行的索引（这里与Java的性质一致，从0开始算起）
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| getFirstRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
| getLastRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
xlsx::readRows()使用起来比较麻烦，不如xlsx::readColumns()好用，有兴趣的可自行研究一下。另外还有两个函数，用于定位表内数据第一行和最后一行的索引（这里与Java的性质一致，从0开始算起）
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| getFirstRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
| getLastRowNum() | 无参。该函数必须基于sheet对象 |
下面以xlsx::readColumns()为例获取数据：
> # 该函数必须提供数据的起始列索引值、终止列索引值、起始行索引值、终止行索引值； > dataTmp <- readColumns(sheet, startColumn = 1, endColumn = 10, startRow = sheet$getFirstRowNum()+1, endRow = sheet$getLastRowNum()+1, header = T, as.data.frame=TRUE)
as.data.frame=TRUE决定了输出结果为一个数据框。
缺点：在不清楚数据结构的情况下，首行和末行索引值可以求得，但列数一般难以确定，可能导致列缺失或生成多余的列
读取数据【方法二】
另一种方法相对【方法一】要好一点，先是将所有单元格的值获取出来，再生成数据框。（稍微复杂一点）
| 函数 | 参数 | 注释 |
|---|---|---|
| xlsx::getRows() | sheet, rowIndex=NULL | 用于获取sheet的每一行数据，返回值list，数据类型为rJava::jobjRef |
| xlsx::getCells() | row, colIndex=NULL, simplify=TRUE | 用于获取行内每个单元格的数据，返回值list，数据类型为rJava::jobjRef |
| xlsx::getCellValue() | cell, keepFormulas=FALSE, encoding=“unknown” | 用于获取所有单元格的值，返回值list，数据类型为character，长度为数据表m*n |
注意：这里连同标题行也作为单元格数据一并获取，并且如果有null值的单元格，会跳过该单元格
> # 获取cells进而获取values > cells <- sheet %>% getRows() %>% getCells() > values <- lapply(cells,getCellValue)
values获取出来就如下面这个样子，你会发现value的名称向量，每个值都包含了所在单元格的x、y坐标值。
> names(values) #查看values的名称向量 [1] "1.1" "1.2" "1.3" "1.4" "1.5" "2.1" "2.2" "2.3" "2.4" "2.5" "3.1" "3.2" "3.3" "3.4" "3.5" "4.1" [17] "4.2" "4.3" "4.4" "4.5" "5.1" "5.2" "5.3" "5.4" "5.5" "6.1" "6.2" "6.3" "6.4" "6.5" "7.1" "7.2" [33] "7.3" "7.4" "7.5" "8.1" "8.2" "8.3" "8.4" "8.5" "9.1" "9.2" "9.3" "9.4" "9.5" "10.1" "10.2" "10.3" [49] "10.4" "10.5" "11.1" "11.2" "11.3" "11.4" "11.5"
将这些坐标值拆分出来，作为等会重排数据的索引
> addresses <- sapply(names(values),FUN = function(x) str_split(string = x,pattern = "[.]"))
接下来就只需要将其进行重排，形成数据框即可。
> datas.name <- vector(mode = "character") #声明一个空的向量，用来存放标题 > datas <- data.frame() # 声明一个空的数据框，用来存放目标数据 > # 用sapply代替for做循环，避免占用大量内存。同时注意sapply使用时的环境问题，用.GlobalEnv指向最外层环境的变量。 > # 这里只对数据进行重排，无需进行计算，所以invisible不显示计算结果 > invisible(sapply(addresses,FUN = function(x) { + if (x[1] == "1") { + .GlobalEnv$datas.name = c(.GlobalEnv$datas.name,.GlobalEnv$values[[1]]) + .GlobalEnv$values[[1]] <- NULL + } else { + .GlobalEnv$datas[x[1],x[2]] <- .GlobalEnv$values[[1]] + .GlobalEnv$values[[1]] <- NULL + } + })) > names(datas) <- datas.name #最后在添加标题 > View(datas)得到结果与原excel数据一致
获取单元格样式与获取数据的方式一致，这里不再增加过多篇幅讲解，只做简单介绍。以下函数按函数名字面理解。
| 函数 | 参数 |
|---|---|
| xlsx::CellStyle() | wb, dataFormat=NULL, alignment=NULL,border=NULL, fill=NULL, font=NULL, cellProtection=NULL |
| xlsx::setCellStyle() | cell, cellStyle |
| xlsx::getCellStyle() | cell |
| xlsx::createCellComment() | cell, string="", author=NULL, visible=TRUE |
| getCellComment() | cell |
| removeCellComment() | cell |
其他函数后续如有机会，再做详细介绍吧。
【进阶】随心所欲将数据写入excel文件
我想大家更想看到的就是这部分内容了。确实在日常处理数据时，将数据存储到excel中进行传递是常有的事，谁叫excel是微软亲生的呢。闲话少说，直入正题。
前面基础篇通过write.xlsx()函数将数据写入excel文件中，同时指定sheet名称。但这种写入是一次性的，即一次写入多少就多少。在工作簿里面新增sheet工作表用append控制，但在同个sheet上继续写入数据，会报错：
> write.xlsx(datas,file = "iris10.xlsx",sheetName = "Sheet1",row.names = F,append = T) Error in .jcall(wb, "Lorg/apache/poi/ss/usermodel/Sheet;", "createSheet", : java.lang.IllegalArgumentException: The workbook already contains a sheet of this name
说是这个名称的sheet已经存在同名的了！
这次我们采用高级一点的方法，跟前面进阶读取数据一样，先是定义一个工作簿的对象，再创建或加载sheet工作表。
| 函数 | 参数 | 注释 |
|---|---|---|
| xlsx::createWorkbook() | type=“xlsx” | 用于生成一个新的excel工作簿 |
| xlsx::loadWorkbook() | file, password=NULL | 用于加载当前已存在的excel工作簿 |
| xlsx::saveWorkbook() | wb, file, password=NULL | 使用完必须保存工作簿 |
| xlsx::createSheet() | wb, sheetName=“Sheet1” | 用于生成一个新的sheet工作表 |
| xlsx::removeSheet() | wb, sheetName=“Sheet1” | 用于删除工作表 |
| xlsx::getSheets() | wb | 用于获取当前工作簿里的工作表清单，返回值是list |
| xlsx::addDataFrame() | x, sheet, col.names=TRUE, row.names=TRUE,startRow=1, | 用于获取当前工作簿里的工作表清单，返回值是list |
| （续上） | startColumn=1,colStyle=NULL, colnamesStyle=NULL,rownamesStyle=NULL, showNA=FALSE, characterNA="", byrow=FALSE |
前面讲过如何加载已有工作簿，这里以生成新excel工作簿为例，将数据写入文件中
> wb <- xlsx::createWorkbook() > sheets <- getSheet() # 新生成的工作簿没有sheet，系统提示：Workbook has no sheets! > sheet <- createSheet(wb,sheetName = "newSheet1")
此时R内存中已经生成了一个工作簿，包含一个空的sheet工作表，通过addDataFrame()函数将数据写入sheet中.
> # 用上面生成的datas数据框对象，取前4行数据写入当前sheet对象中 > addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F) > saveWorkbook(wb,file = "iris_new.xlsx")
==记得保存工作簿、记得保存工作簿、记得保存工作簿==
如果是在已有excel工作簿上操作，这里最好做一个判断，避免覆盖现有数据，造成不必要的麻烦。如果当前sheet的最后一行索引不等于零（说明有数据），则将新数据写到最后一行数据的下一行，同时不加入列名行(col.names = FALSE)；如果为零则将数据直接添加到sheet中。
> # 用上面生成的datas数据框对象，取前4行数据写入当前sheet对象中 > if (sheet$getLastRowNum() != 0) { + addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F,col.names = F,startRow = sheet$getLastRowNum() + 2) + } else { + addDataFrame(data[1:4,],sheet,row.names = F) + } + } > saveWorkbook(wb,file = "iris_new.xlsx")至此，你应该知道如何在原有工作表基础上新增数据行了吧？多么方便！！
如果要增加新的sheet工作表，只需将sheet重新定义一个新的sheetName即可。
以上就是R语言之xlsx包读写Excel数据的操作的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
