Escribir excel r
El paquete readxl facilita la extracción de datos de Excel y su introducción en R. En comparación con muchos de los paquetes existentes (p. ej., gdata, xlsx, xlsReadWrite), readxl no tiene dependencias externas, por lo que es fácil de instalar y utilizar en todos los sistemas operativos. Está diseñado para trabajar con datos tabulares.
readxl soporta tanto el formato heredado .xls como el moderno formato .xlsx basado en xml. Para utilizar .xls se utiliza la biblioteca en C libxls, que abstrae muchas de las complejidades del formato binario subyacente. Para analizar .xlsx, utilizamos la biblioteca RapidXML C++.
Escritura de archivos Excel: Los archivos de ejemplo datasets.xlsx y datasets.xls se crearon con la ayuda de openxlsx (y Excel). openxlsx proporciona “una interfaz de alto nivel para escribir, estilizar y editar hojas de cálculo”.
writexl es una nueva opción en este espacio, publicada por primera vez en CRAN en agosto de 2017. Es una forma portátil y ligera de exportar un marco de datos a xlsx, basado en libxlsxwriter. Es mucho más minimalista que openxlsx, pero en ejemplos simples, parece ser aproximadamente el doble de rápido y escribir archivos más pequeños.
R read_excel codificación
La pregunta más común sobre importación/exportación de datos en R parece ser ‘cómo leo una hoja de cálculo Excel’. En este capítulo se recopilan los consejos y opciones ofrecidos anteriormente. Tenga en cuenta que la mayoría de los consejos se refieren a hojas de cálculo anteriores a Excel 2007 y no al formato posterior .xlsx.
El primer consejo es que evites hacerlo si es posible. Si tiene acceso a Excel, exporte los datos que desee de Excel en formato delimitado por tabuladores o separado por comas, y utilice read.delim o read.csv para importarlos a R. (Es posible que tenga que utilizar read.delim2 o read.csv2 en una configuración regional que utilice la coma como punto decimal). Otra posibilidad es exportar un archivo DIF y leerlo utilizando read.DIF.
Si no dispone de Excel, muchos otros programas son capaces de leer este tipo de hojas de cálculo y exportarlas en formato de texto tanto en Windows como en Unix, por ejemplo Gnumeric (http://www.gnome.org/projects/gnumeric/) y OpenOffice (https://www.openoffice.org). También puede cortar y pegar entre la visualización de una hoja de cálculo en un programa de este tipo y R: read.table leerá desde la consola de R o, en Windows, desde el portapapeles (a través de file = “clipboard” o readClipboard). La función read.DIF también puede leer del portapapeles.
Readxl
En el panel Entorno de RStudio hay un botón ‘Importar conjunto de datos’. Utilice este botón si sólo va a leer los datos una vez y va a escribir menos de 10 líneas de código. Requiere que TidyVerse esté instalado.
Alternativamente, en RStudio puedes hacer clic con el botón derecho del ratón en la pestaña script de la parte superior, y seleccionar “Establecer directorio de trabajo” para establecer el directorio de trabajo de la sesión actual. Esto es de nuevo un enfoque manual, que es malo (pero fácil).
Si sólo va a leer los datos una vez (por ejemplo, con el botón Importar conjunto de datos) y no tiene demasiadas variables, puede ser útil “adjuntar” el conjunto de datos, lo que hará que las variables del conjunto de datos sean directamente accesibles por nombre.
Esto suena muy bien, pero en realidad causa todo tipo de problemas y líos a largo plazo. Adjuntar datos no convierte los datos en variables individuales, lo que significa que cuando se leen los datos dos veces, o se intenta cambiar el conjunto de datos, a menudo no se hace lo que se esperaba.
R es extremadamente sensible a mayúsculas y minúsculas (algo bueno). La mejor manera de obtener el nombre de archivo correcto es encontrarlo en el explorador de archivos y copiar el nombre de archivo desde allí. En el Explorador de Windows, haga clic en el archivo y pulse F2 (o haga clic de nuevo) y copie todo el nombre del archivo.
Leer.xlsx r
Excel es una hoja de cálculo desarrollada por Microsoft que permite gestionar datos de forma muy sencilla. Hasta 2007, la extensión XLS era la principal. Sin embargo, en la versión 2007 se introdujo la extensión XLSX (basada en XML) para convertirse en el formato predeterminado de los libros de trabajo. En este tutorial aprenderás a leer archivos Excel en R y RStudio con varios paquetes.
Si necesitas leer un Excel en R, necesitarás utilizar un paquete específico para conseguirlo. Hay varias opciones, pero los mejores paquetes para leer archivos Excel podrían ser openxlsx y readxl, ya que no dependen de JAVA (a diferencia de los paquetes xlsx y XLConnect) ni de Perl (paquete gdata).
El paquete readxl forma parte del paquete tidyverse, creado por Hadley Wickham (científico jefe de RStudio) y su equipo. Este paquete admite XLS a través de la biblioteca libxls C y archivos XLSX a través de la biblioteca RapidXML C++ sin utilizar dependencias externas.
El paquete proporciona algunos archivos Excel (XLS y XLSX) almacenados en la carpeta de instalación del paquete, por lo que para crear un ejemplo reproducible, en los siguientes ejemplos vamos a utilizar el archivo clippy.xlsx, cuya primera hoja es la siguiente: