问题描述
我正在阅读包含多张工作表的 excel 文件。
file_to_read <- "./file_name.xlsx"
# Get all names of sheets in the file
sheet_names <- readxl::excel_sheets(file_to_read)
# Loop through sheets
L <- lapply(sheet_names,function(x) {
all_cells <-
tidyxl::xlsx_cells(file_to_read,sheets = x)
})
L 这里有所有的床单。现在，我需要从每个工作表中获取数据以将所有列和行合并到一个文件中。确切地说，我想将数据中匹配的列和行汇总到一个文件中。
我会举一个简单的例子来说明。
例如，这张表在一张纸中，
df1 <- data.frame(x = 1:5,y = 2:6,z = 3:7)
rownames(df1) <- LETTERS[1:5]
df1
M x y z
A 1 2 3
B 2 3 4
C 3 4 5
D 4 5 6
E 5 6 7
下一张表格中的第二个表格，
df2 <- data.frame(x = 1:5,z = 3:7,w = 8:12)
rownames(df2) <- LETTERS[3:7]
df2
M x y z w
C 1 2 3 8
D 2 3 4 9
E 3 4 5 10
F 4 5 6 11
G 5 6 7 12
我的目标是将一个 excel 文件中所有 100 个表中的匹配记录合并（求和），以获得一个包含每个值总和的大表。
决赛桌应该是这样的：
M x y z w
A 1 2 3 0
B 2 3 4 0
C 4 6 8 8
D 6 8 10 9
E 8 10 12 10
F 4 5 6 11
G 5 6 7 12
有没有办法在 R 中实现这一点？我不是 R 方面的专家，但我希望我能知道如何阅读所有工作表并计算总和，然后将输出保存到文件中。
谢谢
解决方法
正如您所说，您有数百张纸，建议您将所有这些导入到一个列表中，例如 R 中的 my.list（根据 this link 或 this readxl documentation 建议) 并遵循这个策略，而不是每两个 dfs 一个一个绑定
df1 <- read.table(text = 'M x y z
A 1 2 3
B 2 3 4
C 3 4 5
D 4 5 6
E 5 6 7',header = T)
df2 <- read.table(text = 'M x y z w
C 1 2 3 8
D 2 3 4 9
E 3 4 5 10
F 4 5 6 11
G 5 6 7 12',header = T)
library(tibble)
library(tidyverse)
my.list <- list(df1,df2)
map_dfr(my.list,~.x)
#> M x y z w
#> 1 A 1 2 3 NA
#> 2 B 2 3 4 NA
#> 3 C 3 4 5 NA
#> 4 D 4 5 6 NA
#> 5 E 5 6 7 NA
#> 6 C 1 2 3 8
#> 7 D 2 3 4 9
#> 8 E 3 4 5 10
#> 9 F 4 5 6 11
#> 10 G 5 6 7 12
map_dfr(my.list,~ .x) %>%
group_by(M) %>%
summarise(across(everything(),sum,na.rm = T))
#> # A tibble: 7 x 5
#> M x y z w
#> <chr> <int> <int> <int> <int>
#> 1 A 1 2 3 0
#> 2 B 2 3 4 0
#> 3 C 4 6 8 8
#> 4 D 6 8 10 9
#> 5 E 8 10 12 10
#> 6 F 4 5 6 11
#> 7 G 5 6 7 12
由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 5 月 26 日创建
,一种可行的方法是以下步骤：
- 将每张纸读入一个列表
- 将每张纸转换成长格式
- 绑定到单个数据框
- 对那个长数据帧进行求和和分组
- 转换回表格格式
这应该适用于在这些工作表中具有任意行和列标题组合的 N 个工作表。例如
file <- "D:\\Book1.xlsx"
sheet_names <- readxl::excel_sheets(file)
sheet_data <- lapply(sheet_names,function(sheet_name) {
readxl::read_xlsx(path = file,sheet = sheet_name)
})
# use pivot_longer on each sheet to make long data
long_sheet_data <- lapply(sheet_data,function(data) {
long <- tidyr::pivot_longer(
data = data,cols = !M,names_to = "col",values_to = "val"
)
})
# combine into a single tibble
long_data = dplyr::bind_rows(long_sheet_data)
# sum up matching pairs of `M` and `col`
summarised <- long_data %>%
group_by(M,col) %>%
dplyr::summarise(agg = sum(val))
# convert to a tabular format
tabular <- summarised %>%
tidyr::pivot_wider(
names_from = col,values_from = agg,values_fill = 0
)
tabular
我使用您的初始输入通过电子表格获得此输出：
> tabular
# A tibble: 7 x 5
# Groups: M [7]
M x y z w
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 1 2 3 0
2 B 2 3 4 0
3 C 4 6 8 8
4 D 6 8 10 9
5 E 8 10 12 10
6 F 4 5 6 11
7 G 5 6 7 12
您可以使用 dplyr 和 tidyr 来获得您想要的结果：
就这样
df <- data.frame(subject=c(rep("Mother",2),rep("Child",2)),modifier=c("chart2","child","tech","unkn"),mother_chart2=1:4,mother_child=5:8,child_tech=9:12,child_unkn=13:16)
> df
subject modifier mother_chart2 mother_child child_tech child_unkn
1 Mother chart2 1 5 9 13
2 Mother child 2 6 10 14
3 Child tech 3 7 11 15
4 Child unkn 4 8 12 16
和
df2 <- data.frame(subject=c(rep("Mother",modifier=c("chart",mother_chart=101:104,mother_child=105:108,child_tech=109:112,child_unkn=113:116)
> df2
subject modifier mother_chart mother_child child_tech child_unkn
1 Mother chart 101 105 109 113
2 Mother child 102 106 110 114
3 Child tech 103 107 111 115
4 Child unkn 104 108 112 116
然后
library(dplyr)
library(tidyr)
df2_tmp <- df2 %>%
pivot_longer(col=-c("subject","modifier"))
df %>%
pivot_longer(col=-c("subject","modifier")) %>%
full_join(df2_tmp,by=c("subject","modifier","name")) %>%
mutate(across(starts_with("value"),~ replace_na(.,0)),sum = value.x + value.y) %>%
select(-value.x,-value.y) %>%
pivot_wider(names_from=name,values_from=sum,values_fill=0)
返回
# A tibble: 5 x 7
subject modifier mother_chart2 mother_child child_tech child_unkn mother_chart
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Mother chart2 1 5 9 13 0
2 Mother child 2 112 120 128 102
3 Child tech 3 114 122 130 103
4 Child unkn 4 116 124 132 104
5 Mother chart 0 105 109 113 101