第一种方法：通过参数skip进行控制 read_excel(path,skip=3)第二种方法：选择range进行约束 read_excel...
1.加载 readxl 包,利用 reade_excel() 函数 1 2 3 install.packages("readxl") library(readxl) data =read_excel("22_data.xlsx",sheet = 1) read_excel函数的参数设置: 用法: read.xlsx(xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, colNames = TRUE, rowNames = FALSE, detectDates = FALSE, skipEmpty...
read_excel("test.xlsx",range=cell_rows(10:15),col_names=FALSE)#读取10到15行 #列名称由函数自动分配,样式为"...1","...2","...3",...read_excel("test.xlsx",range=cell_cols("A:B"))#读取A到B列,也就是1到2列read_excel("test.xlsx",range=cell_cols(c(NA,2)))#读取到第2列re...
read_excel(path, sheet = NULL, range = NULL, col_names = TRUE, col_types = NULL, na =...
一、使用剪贴板,然后使用read.table函数; 首先选择Excel中的数据源,然后复制; 在Rstudio中输入如下脚本,回车即可; 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,结果如下; 二、将Excel另存为csv文件,然后使用read.csv函数; ...
📊 如果你不确定文件中是否有标题行,可以通过设置header=TRUE来确认。 不过,我更推荐使用readr包中的read_csv()函数来读取CSV文件: ```R install.packages("readr") library(readr) data <- read_csv("文件路径/文件名.csv") ``` 2. 读取Excel文件 📊 使用readxl包可以轻松读取.xls和.xlsx版本的Excel...
> iris <- read_excel(path = readxl_example(path = "datasets.xlsx")) > str(iris) ## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: ## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... ...
header参数:默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名。 data1<-read.table('item.csv')#默认header=FALSE data2<-read.table('item.csv',header=TRUE) 1. 2. sep参数:分隔符,默认为空格。可以设置为逗号(comma)sep=',',分号(semicolon)sep=';'和制表符(tab)。
file_path_sans_ext(basename(file)) # 使用read_excel()函数读取Excel文件 data <- read_excel(file) # 将导入的数据存储在列表中,以文件名作为列表的名称 data_list[[file_name]] <- data } # 可以通过列表的名称来访问导入的数据 # 例如,访问第一个Excel文件的数据 first_file_data <- data_...
readr:根据数据猜测列类型 readxl:根据 Excel 单元格类型猜测列类型Excel 电子表格中的每个单元格都有其自己的类型empty < boolean < numeric < text read_excel() 会将guess_max 行内或遍历完数据之后选择最大的类型作为该列的类型。例如> readxl_example("deaths.xlsx") %>% + read_excel(range = cell_...