EXCEL 导入 R 的几种方法 R—readr和readxl包

导入Excel数据至R语言的几种方法

若有以下Excel数据源，如何将数据导入R语言呢？今天主要来介绍几种常见的方法；

1、使用剪贴板，而后使用read.table函数；

首先选择Excel中的数据源，而后复制； 

在Rstudio中输入以下脚本，回车便可； 

read.table("clipboard", header = TRUE)

注：header = TRUE，表示首行为标题行，若为FALSE则标题行也算在正文第一行，结果以下； 

2、将Excel另存为csv文件，而后使用read.csv函数；

打开Excel数据源，另存为example.csv文件；路径为【C:\Users\Administrator\Desktop\example】

而后在Rstudio中输入以下代码，回车便可：

read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.csv", header = TRUE)

这里的header参数与使用剪贴板中的header参数用法一致，在此不在赘述；

注：在R中“\”是一个转义字符，故须要将路径中的“\”字符，使用“/”替代，或使用"\\"替代； 

 

3、将Excel另存为txt文本文件，而后使用read.table函数；

打开Excel数据源，另存为example.txt文件；路径为【C:\Users\Administrator\Desktop\example】

而后在Rstudio中输入以下代码，回车便可；

read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.txt", header = TRUE)

 

4、使用RODBC包（xls格式Excel文件）

以前使用过RODBC包链接过Postgresql，回复【postgresql】可查看相关文章；这是里一样能够 使用RODBC中的odbcConnectExcel来建立与Excel的链接，获取Excel中的数据；

> install.packages("RODBC")

> library(RODBC)

> conn <- odbcConnectExcel("C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.xls")

> sqlTables(conn)

> sqlFetch(conn, "example")

> sqlQuery(conn, "select * from [example$]")

> odbcClose(conn)

其中example.xls中一个Excel文件（2003版本格式），example是工做薄中要读取数据的工做表的名称，conn是一个由odbcConnectExcel()返回的RODBC链接对象，mydataframe是返回的数据框。注：RODBC也可用于从Access导入数据，具体能够查看help(RODBC)帮助；

注：xlsx格式的Excel文件（200七、2010版）导入R语言会出错，可用xlsx包来读取这种格式的电子表格，脚本以下：

> install.packages("xlsx")

> library(xlsx)

> workbook <- "C:/Users/Administrator/Desktop/example/example.xlsx"

> mydataframe <- real.xlsx(workbook, 1)

> mydataframe

 

 

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今天介绍了几种导入Excel中的数据至R语言中的方法，包括利用剪贴板、经过将Excel导入csv格式或txt格式的文件，以及利用RODBC包（或xlsx包）的方法；鉴于xls版本较为老旧，建议采起前三种方法导入Excel数据； 

 

read.talbe以及read.csv及RODBC中相关函数的参数都不少，文章中只用了几个常见的参数，其他参数均采起了默认的设置，可利用?read.talbe或help(read.table)等语法来查询相关函数的具体帮助说明，例如使用?read.talbe语法查询帮助； 

read.table的函数参数很是多，同时也会列出相关的函数，但最经常使用的也就几个，以下：

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",dec = ".", skip = 0,strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,comment.char = "#")

file，表示要读取的文件：file能够是①绝对路径或者相对路径，可是必定要注意，在R中“\”是转义符，故路径须要写成“/”或者“\\”； ②使用剪贴板；③使用file.choose()，弹出对话框，让你选择文件的位置。

header，表示数据文件中第一行是否是标题。默认为F（FALSE），认为数据文件中无标题；

sep，指定分隔符，默认是空格。quote是引号，默认是双引号。dec是小数点的表示，默认就是一个点。skip是肯定是否跳过某些行。strip.white肯定是否消除空白字符。blank.lines.skip肯定是否要跳过空白行。comment.char指定用于表示注释的引导符号。

将数据快速读入R—readr和readxl包

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Hadley Wickham 和 RStudio团队写了一些新的R包，这些包对于每一个须要在R中读入数据的人来讲都是很是有用的。readr包提供了一些在R中读入文本数据的函数。readxl包提供了一些在R中读入Excel电子表格数据的函数。它们的读取速度远远超过你目前正在用的一些函数。

readr包提供了若干函数在R中读取数据。咱们一般会用R中的read.table家族函数来完成咱们的数据读入任务。这里，readr包提供了许多替代函数。它们增长了额外的一些功能而且速度快不少。

首先，read_table几乎代替了read.table。下面经过读取一个包含400万行的数据来比较它们的区别。点击这里下载该数据。

注1：在演示以前简单说下我电脑的配置：win7,64位操做系统，8G内存，CPU A6双核。电脑配置不行，原文给出的实验时间甩了我好几条街。但无论怎样，在现有的条件下效率确实提升了不少。原文用时见末尾连接。

注2：若是读取中文数据出现乱码，在编辑器设置下字符编码为"UTF-8"

system.time(read_table("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
                       col_names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))

system.time(read.table("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt",
                       col.names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))

这些命令看上去很是类似，可是read.table花的时间是50.62秒，而read_table完成相同的任务只花了2.76秒。这是由于read_table把数据当作是固定格式的文件，而且使用C++快速处理数据。

R中的基础包utils也有读取固定宽度数据的函数，下面的示例就能体现出readr的亮点：

system.time(read_fwf("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt", 
                      fwf_widths(c(3,15,16,12),
                      col_names=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP"))))

system.time(read.fwf("C:\\Users\\a\\Desktop\\biggerfile.txt", 
                     c(3,15,16,12),
                     col.ames=c("DAY","MONTH","YEAR","TEMP")))

readr包的read_fwf函数用时3.97秒，而标准的read.fwf函数耗时1372秒。

readr包中的其它函数包括：read_csv读取逗号分隔的数据（欧洲用的是read_csv2函数），read_tsv读取制表符分隔数据，read_lines函数从文件中逐行读取数据（很是适合复杂的后期处理）。它还能够读取多种格式的日期时间列，智能的将文本数据读取为字符串（再也不须要设置strings.as.factors=FALSE）。

对于Excel格式的数据，这里有readxl包。这个包提供的函数能够读取.xls和.xlsx格式的Excel工做表。虽然这里没有演示read_execl函数的使用，可是它跟readr中的函数同样都是基于C++库的，所以读取速度应该也很快。最重要的是，它没有任何的外部依赖，所以你能够在任意平台上用它来读取数据—不要求安装了Excel。

readr包已发布在CRAN上，readxl能够从github安装。

github地址：https://github.com/hadley/readxl