R语言操作excel文件的数据

╰半橙微兮° 2022-05-16 15:50 311阅读 0赞

## 简述 ##

令人惊讶的是，网上的教程关于r语言处理excel数据的都是在说如何读。。

下面以用xlsx这个包为例

## 安装这个包，并读取数据 ##

[【两行命令】R语言读取excel数据][R_excel]

## 操作数据 ##

其实，导入进来之后，到R语言的环境中，就会转为data.frame的格式。

所以，我们就只需要安装data.frame的方式来操作就好了。

**假设a是导入进来的变量**

导入方法为：

library(xlsx)
    a = read.xlsx('D:/Code/R/Data in Excel/Chapter 8/gamma-ray.xls',1)

*  **获取第一行的数据**

> a[1,]
      seconds count
    1     116     0

*  **获取第一列的数据**

> a[1]
        seconds
    1     116.0
    2     112.0
    3     160.0
    4      51.5
    5     102.0
    6      77.4
    7      14.5
    8    1070.0
    9      99.1
    10     49.6
    11     50.8
    12     77.2
    13    114.0
    14    165.0
    15    106.0
    16     52.9
    17    104.0
    18     51.0
    19     51.4
    20    316.0
    21    687.0
    22    101.0
    23     99.7
    24     49.2
    25     49.2
    26    104.0
    27     53.5
    28    124.0
    29    168.0
    30    109.0
    31    107.0
    32    103.0
    33     52.1
    34    104.0
    35    656.0
    36    111.0
    37    417.0
    38    149.0
    39     56.5
    40     12.5
    41    101.0
    42    107.0
    43    113.0
    44     80.8
    45    110.0
    46    109.0
    47    105.0
    48    104.0
    49    107.0
    50     53.3
    51     51.1
    52    868.0
    53    105.0
    54    105.0
    55    103.0
    56    104.0
    57    105.0
    58     52.1
    59     52.3
    60   1110.0
    61     30.4
    62    116.0
    63     44.9
    64     46.1
    65     97.9
    66    102.0
    67    162.0
    68    102.0
    69    102.0
    70     98.7
    71     98.7
    72    103.0
    73     51.6
    74     53.1
    75   1290.0
    76     56.8
    77     89.2
    78     52.8
    79     72.2
    80    111.0
    81     57.7
    82     32.8
    83     99.6
    84     50.9
    85     51.2
    86   1350.0
    87     69.1
    88     67.7
    89     38.2
    90     37.9
    91     31.3
    92    121.0
    93     55.8
    94    460.0
    95    128.0
    96     38.7
    97     41.8
    98     81.7
    99     88.3
    100    37.4

*  **第二种方法获取第一列的数据**

> a[,1]
      [1]  116.0  112.0  160.0   51.5  102.0   77.4   14.5 1070.0   99.1   49.6   50.8   77.2  114.0
     [14]  165.0  106.0   52.9  104.0   51.0   51.4  316.0  687.0  101.0   99.7   49.2   49.2  104.0
     [27]   53.5  124.0  168.0  109.0  107.0  103.0   52.1  104.0  656.0  111.0  417.0  149.0   56.5
     [40]   12.5  101.0  107.0  113.0   80.8  110.0  109.0  105.0  104.0  107.0   53.3   51.1  868.0
     [53]  105.0  105.0  103.0  104.0  105.0   52.1   52.3 1110.0   30.4  116.0   44.9   46.1   97.9
     [66]  102.0  162.0  102.0  102.0   98.7   98.7  103.0   51.6   53.1 1290.0   56.8   89.2   52.8
     [79]   72.2  111.0   57.7   32.8   99.6   50.9   51.2 1350.0   69.1   67.7   38.2   37.9   31.3
     [92]  121.0   55.8  460.0  128.0   38.7   41.8   81.7   88.3   37.4

不过发现前面有一个那个`[1]`之类的数据是吧，那个其实是不存在于数据之中的，这里只是系统在显示数据的时候自动生成的。

R语言是主要为了数据处理而服务的。所以，这里在处理很多数据的时候，都需要标记一下当前这一行的数据的第一个是第几位。这样就好看一点。

*  两列之间做加减乘除

下面的东西，很奇怪是吧。列名居然还是a\[2\]的，据使用体验效果来看，估计是谁放前面就是谁的列名做生成的临时变量的列名

> a[2]/a[1] 
              count
    1   0.000000000
    2   0.000000000
    3   0.000000000
    4   0.000000000
    5   0.009803922
    6   0.000000000
    7   0.000000000
    8   0.002803738
    9   0.010090817
    10  0.000000000
    11  0.000000000
    12  0.000000000
    13  0.000000000
    14  0.000000000
    15  0.000000000
    16  0.000000000
    17  0.019230769
    18  0.039215686
    19  0.000000000
    20  0.006329114
    21  0.005822416
    22  0.000000000
    23  0.000000000
    24  0.000000000
    25  0.020325203
    26  0.000000000
    27  0.000000000
    28  0.000000000
    29  0.000000000
    30  0.000000000
    31  0.009345794
    32  0.000000000
    33  0.000000000
    34  0.009615385
    35  0.007621951
    36  0.009009009
    37  0.004796163
    38  0.006711409
    39  0.017699115
    40  0.000000000
    41  0.009900990
    42  0.000000000
    43  0.008849558
    44  0.000000000
    45  0.000000000
    46  0.000000000
    47  0.000000000
    48  0.009615385
    49  0.000000000
    50  0.000000000
    51  0.000000000
    52  0.001152074
    53  0.000000000
    54  0.000000000
    55  0.019417476
    56  0.000000000
    57  0.000000000
    58  0.000000000
    59  0.000000000
    60  0.000000000
    61  0.000000000
    62  0.000000000
    63  0.000000000
    64  0.000000000
    65  0.000000000
    66  0.009803922
    67  0.000000000
    68  0.000000000
    69  0.000000000
    70  0.000000000
    71  0.020263425
    72  0.000000000
    73  0.019379845
    74  0.000000000
    75  0.002325581
    76  0.000000000
    77  0.011210762
    78  0.018939394
    79  0.000000000
    80  0.000000000
    81  0.000000000
    82  0.000000000
    83  0.020080321
    84  0.019646365
    85  0.000000000
    86  0.004444444
    87  0.000000000
    88  0.000000000
    89  0.026178010
    90  0.000000000
    91  0.000000000
    92  0.000000000
    93  0.000000000
    94  0.015217391
    95  0.000000000
    96  0.025839793
    97  0.000000000
    98  0.000000000
    99  0.000000000
    100 0.000000000

*  **添加新的列**

这里就直接用上一个操作的数据做了

> a[3] = a[2] / a[1]

操作之后，就会在这个data.frame之中，添加一个新的列。

*  **修改列名**

我们注意到，上一个数据生成的时候，我们没有指定列名。所以，这里我们需要交代一下。

**下面的代码，就将第三列的列名修改为了count\_avg**

> names(a)[3] = "count_avg"

*  **查看a的数据**

两种方法

**方法一：**

> View(a)

**方法二：**

> a
        seconds count   count_avg
    1     116.0     0 0.000000000
    2     112.0     0 0.000000000
    3     160.0     0 0.000000000
    4      51.5     0 0.000000000
    5     102.0     1 0.009803922
    6      77.4     0 0.000000000
    7      14.5     0 0.000000000
    8    1070.0     3 0.002803738
    9      99.1     1 0.010090817
    10     49.6     0 0.000000000
    11     50.8     0 0.000000000
    12     77.2     0 0.000000000
    13    114.0     0 0.000000000
    14    165.0     0 0.000000000
    15    106.0     0 0.000000000
    16     52.9     0 0.000000000
    17    104.0     2 0.019230769
    18     51.0     2 0.039215686
    19     51.4     0 0.000000000
    20    316.0     2 0.006329114
    21    687.0     4 0.005822416
    22    101.0     0 0.000000000
    23     99.7     0 0.000000000
    24     49.2     0 0.000000000
    25     49.2     1 0.020325203
    26    104.0     0 0.000000000
    27     53.5     0 0.000000000
    28    124.0     0 0.000000000
    29    168.0     0 0.000000000
    30    109.0     0 0.000000000
    31    107.0     1 0.009345794
    32    103.0     0 0.000000000
    33     52.1     0 0.000000000
    34    104.0     1 0.009615385
    35    656.0     5 0.007621951
    36    111.0     1 0.009009009
    37    417.0     2 0.004796163
    38    149.0     1 0.006711409
    39     56.5     1 0.017699115
    40     12.5     0 0.000000000
    41    101.0     1 0.009900990
    42    107.0     0 0.000000000
    43    113.0     1 0.008849558
    44     80.8     0 0.000000000
    45    110.0     0 0.000000000
    46    109.0     0 0.000000000
    47    105.0     0 0.000000000
    48    104.0     1 0.009615385
    49    107.0     0 0.000000000
    50     53.3     0 0.000000000
    51     51.1     0 0.000000000
    52    868.0     1 0.001152074
    53    105.0     0 0.000000000
    54    105.0     0 0.000000000
    55    103.0     2 0.019417476
    56    104.0     0 0.000000000
    57    105.0     0 0.000000000
    58     52.1     0 0.000000000
    59     52.3     0 0.000000000
    60   1110.0     0 0.000000000
    61     30.4     0 0.000000000
    62    116.0     0 0.000000000
    63     44.9     0 0.000000000
    64     46.1     0 0.000000000
    65     97.9     0 0.000000000
    66    102.0     1 0.009803922
    67    162.0     0 0.000000000
    68    102.0     0 0.000000000
    69    102.0     0 0.000000000
    70     98.7     0 0.000000000
    71     98.7     2 0.020263425
    72    103.0     0 0.000000000
    73     51.6     1 0.019379845
    74     53.1     0 0.000000000
    75   1290.0     3 0.002325581
    76     56.8     0 0.000000000
    77     89.2     1 0.011210762
    78     52.8     1 0.018939394
    79     72.2     0 0.000000000
    80    111.0     0 0.000000000
    81     57.7     0 0.000000000
    82     32.8     0 0.000000000
    83     99.6     2 0.020080321
    84     50.9     1 0.019646365
    85     51.2     0 0.000000000
    86   1350.0     6 0.004444444
    87     69.1     0 0.000000000
    88     67.7     0 0.000000000
    89     38.2     1 0.026178010
    90     37.9     0 0.000000000
    91     31.3     0 0.000000000
    92    121.0     0 0.000000000
    93     55.8     0 0.000000000
    94    460.0     7 0.015217391
    95    128.0     0 0.000000000
    96     38.7     1 0.025839793
    97     41.8     0 0.000000000
    98     81.7     0 0.000000000
    99     88.3     0 0.000000000
    100    37.4     0 0.000000000

*  **删除部分列**

**只保留第一、二列**

> a = a[, c(1, 2)]

**只删除第一、二列**

> a = a[, -c(1, 2)]

**保留第一到第二列**  
（后面的能够数值就可以任意写了，删除连续的片段）

> a = a[, 1:2]

**只删除第一到第二列**  
（同样是，可以删除连续的片段）

>  a = a[, -c(1:2)]

*  **删除行**  
    就是跟上面的是一样的。（只是把列的位置和行的位置都调换一下就好了）  
    **注意一下：逗号不能省略**
 *  **提取部分行和部分列**

第一行到第一列

> a[1:5, 1:2]
      seconds count
    1   116.0     0
    2   112.0     0
    3   160.0     0
    4    51.5     0
    5   102.0     1