Microsoft Excel是使用最广泛的电子表格程序，它是以.xls或.xlsx格式存储数据。 R可以使用某些excel特定的包直接读取这些文件的内容。一些常用的软件包有 - XLConnect，xlsx，gdata等。在这个篇文章中，我们将使用xlsx软件包。 R也可以使用这个包写入excel文件。
安装xlsx软件包
可以在R控制台中使用以下命令来安装xlsx软件包。它可能会要求安装一些这个包所依赖的附加包。按照相同的命令与所需的包名来安装附加的包。
install.packages("xlsx")
R
验证并加载“xlsx”软件包
使用以下命令来验证和加载xlsx包。参考以下代码 -
# Verify the package is installed.
any(grepl("xlsx",installed.packages()))
# Load the library into R workspace.
library("xlsx")
R
当脚本运行时，得到以下输出 -
[1] TRUE
Loading required package: rJava
Loading required package: methods
Loading required package: xlsxjars
Shell
注： 如果第一个输出结果为：FALSE，请 install.packages("xlsx") 语句重新加载安装。
准备xlsx文件用作为输入
打开Microsoft excel。将以下数据复制并粘贴到名为sheet1的工作表中。
idname salarystart_datedept
1Rick 623.31/1/2012IT
2Dan 515.2 9/23/2013 Operations
3Michelle 61111/15/2014IT
4Ryan 7295/11/2014HR
5Gary 843.253/27/2015Finance
6Nina 578 5/21/2013IT
7Simon 632.87/30/2013Operations
8Guru 722.56/17/2014Finance
Txt
如下所示 -
如下所示 -
还将以下数据复制并粘贴到另一个工作表，并将此工作表重命名为city。
name city
Rick Seattle
Dan Tampa
Michelle Chicago
Ryan Seattle
Gary Houston
Nina Boston
Simon Mumbai
Guru Dallas
如下所示 -
将Excel文件另存为“input.xlsx”，应该将此文件保存在R工作区的当前工作目录中。
读取Excel文件
使用read.xlsx()函数读取input.xlsx，如下所示，结果作为数据帧存储在R环境中。
# Read the first worksheet in the file input.xlsx.
data <- read.xlsx("input.xlsx", sheetIndex = 1)
print(data)
R
当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -
id name salary start_date dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17Finance
Vectors 向量【当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。】# c函数用来将元素组成为一个向量
v <- c('a', 'b','c')
print(v)
# 输出结果即为元素的值，可以看出，vector类型里面只能有一种元素
print(class(v))
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1] “a” “b” “c”
[1] “character”
那么问题来了，假如我就是想什么东西都往向量里面塞呢，这种做法并不会引发报错，但是R会暗中把那些乱七八糟的东西全部转换为一种类型。比如在下面这个例子，R就取了vector的第一个元素，将其转换为了character类型。
在这里插入图片描述
Lists 列表【列表是一个 R 对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。】
# 列表里面就什么都可以塞
l <- list(1,"666",c(2,3,4))
print(l)
print(class(l))
1
2
3
4
1
2
3
4
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] “666”
[[3]]
[1] 2 3 4
[1] “list”
Matrices 矩阵【矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。】
# 第一个参数指的是矩阵中的元素内容，第二三个参数指的是矩阵的行和列，最后一个参数指的是按行排列还是按列排列
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = FALSE)
print(M)
print(class(M))
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
在这里插入图片描述
Arrays 数组【虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。】
a <- array(c(1,2,3,4),dim = c(3,3,2))
print(a)
print(class(a))
print(a[2,2,1])
1
2
3
4
1
2
3
4
在这里插入图片描述
Factors 因子【因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。】
color <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')
f <- factor(color)
print(color)
print(f)
print(nlevels(f))
print(class(s))
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
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Data Frames 数据帧【数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。】
BMI <- data.frame(
gender = c("Male", "Male","Female"),
height = c(152, 171.5, 165),
weight = c(81,93, 78),
Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)
print(class(BMI))
1
2
3
4
5
6
7
8
1
2
3
4
5
6
7
8
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