主要用到了xlsx和rJava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
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