文件夹下批处理excel-R语言

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我是靠谱客的博主执着台灯，最近开发中收集的这篇文章主要介绍文件夹下批处理excel-R语言，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

今天犯了了一个傻，我竟然第一反应要人工处理一堆数据，是这样的，之前别个收集了百度风云榜的榜单值，需要处理一堆excel文件，格式是相似的。但是比较混乱，一个excel文件包含多个sheet，文件名称包含时间大类信息，每个sheet名称是小类，每个sheet的数据格式是类似的，但是包含图片链接以及各种跳格。看到这么一堆数据表，我是懵逼的，打开一张表，吃屎一样的心情，这么一张表一张表的整理，人都不好了。写VB脚本也是可以的，但是不怎么熟练，之前也只是简单处理的时候在网上搜索现成的。这时候，R语言又可以发挥作用了。

处理前示例

这里写图片描述

R程序

在安装xlsx包之前，需要先安装rJava包，rJava包的成功安装需要配置java环境，网上有很多资料。

library("rJava")
install.packages("xlsx")
library(xlsx)
library(stringr)#字符处理
file1<-"F://分类别"#上一级文件路径
works<-list.files(file1)#获取指定路径下的所有文件，这里我的全部是待处理的excel，若夹杂其他的，下面处理时需设定条件
for(m in 1:length(works)){
    file<-paste(file1,"//",works[m],sep="")#拼接单个excel文件路径
    #result<-data.frame()
    wb<-loadWorkbook(file)
    sheets<-length(getSheets(wb))#获取sheet数量
    indexs<-attributes(getSheets(wb))#获取excel文件的sheet属性
    for(i in 1:sheets){
      content<-read.xlsx(file,i,encoding="UTF-8")#获取单个sheet内容
      rows=nrow(content)#获取行数
      for(j in 2:rows){
        rank<-as.numeric(gsub("([tnr search])","",content[j,1]))#将目标字段转化为数值，非数字形式的方便下步过滤
        if(is.na(rank)==TRUE){
          #过滤非数值形式的数据，即干扰数据
        }else{
          ipname=gsub("([tnr search])","",content[j,2])#去除字符串中的各种空格、符号等
          index=gsub("([tnr search])","",content[j,4])
          time_str<-str_extract_all(file,"[0-9]+[0-9]")[[1]][2]#取文件名称中数字（时间）
          updatetime=paste(substr(time_str,1,4),"/",substr(time_str,5,6),"/",substr(time_str,7,8),sep="")#调整时间格式
          Encoding(indexs$names[i])<- "UTF-8"
          type<-iconv(indexs$names[i], "UTF-8", "UTF-8")#获取到的文件sheet名称有编码问题，转化为utf-8格式，正常显示数据
          ip<-data.frame(rank,ipname,index,type,updatetime,works[m])
          #result<-rbind(result,ip)
          write.table(ip,"F://分类别//totals.csv",append=TRUE,col.names=FALSE,row.names = FALSE,sep=",")#边处理边将处理好后的数据写出到外部文件，避免了内存溢出的问题
        }
      }
    }
}