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...
> mtcars <- read_excel(path = readxl_example(path = "datasets.xlsx"),sheet = 2) > mtcars <- read_excel(path = readxl_example(path = "datasets.xlsx"),sheet = "mtcars") 复制 对于后面的参数,读者可以根据上文的解释,每次增加一个参数,来逐步掌握每一个参数的功能,这里不再赘述。 02 DBI:数...
三者参数一致,只不过read_excel()会自动判定数据是xls或xlsx那种类型。readxl包不需要依赖java环境,非常容易安装。 read_excel(path, #excel文件名,自动判断xls或xlsx sheet = NULL, #工作表名(sheet1)或表的序号(1) skip = 0,#读取时要跳过的最小行数,如果依旧有空行,继续跳过该行 n_max = Inf, #最大...
单元格和列的类型 默认情况下, read_excel() 会自动推断列的类型,当然你也可以通过 col_types 显式设置类型。 col_types 参数的使用是非常灵活的...
在数据科学的学习过程中,如何用R语言读取CSV和Excel数据是一个常见的问题。今天我们来详细讲解一下。 CSV文件 📊读取CSV文件最常用的函数是read.table(),它有很多参数可以控制,但缺点是内存占用较大。类似的函数还有read.csv()、read.csv2()、read.delim()和read.delim2(),主要区别在于分隔符的默认设置不同。
data<-read_excel("file.xlsx",sheet="Sheet1",na="") 1. 问题四:处理日期数据 在Excel文件中,日期数据常常以Excel的日期格式存储。在R语言中,日期数据可以用Date类型表示。当读取日期数据时,我们需要将Excel的日期格式转换成R语言中的日期格式。我们可以使用read_excel函数的col_types参数来指定每一列的类型,...
data <- read_excel("路径/文件名.xlsx", sheet = "工作表名称")```其中，`路径/文件名.xlsx`是Excel文件的路径和名称，`工作表名称`是要读取的工作表名称（可选，默认为第一个工作表）。将读取的数据存储在`data`对象中。另外，如果Excel文件中的数据不是从第一行开始，可以使用`skip`参数...
cell-specification了解有关使用range参数定位单元格的更多详细信息 例子 datasets <- readxl_example("datasets.xlsx")read_excel(datasets)#> # A tibble: 150 × 5#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa#> 2 ...