R 脚本读取汇总 Excel 表格数据

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安装&加载包的函数实现 。 installed.packages() 函数获取所有已安装的包，用以排除已安装的包。 install.packages() 函数安装指定的包。 library() 加载引入包。

loadLibrary <- function(pkgs) {
    uninstalledPkgs <- pkgs[!(pkgs %in% installed.packages()[, "Package"])]
    if (length(uninstalledPkgs)) {
        install.packages(uninstalledPkgs)
    for (pkg in pkgs) {
        library(pkg, character.only = TRUE, quietly = TRUE)
自定义设置。涉及表格文件路径、汇总表名等。
setwd("/path/to/work/dir")            # 工作目录
fileName = "summary_sheet_demo.xlsx"  # 处理的表格文件
summaryName = "汇总"                  # 汇总的 sheet 表名
summarySheet = FALSE                  # 对象变量、忽略
startRow = 2                          # 汇总表中操作起始行
设置 CRAN 源。官方默认源可能比较慢，所以选择国内的源很重要。此处选择了清华 CRAN 源，其他的可参考 CRAN Mirrors。
options(repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
加载依赖包。用到了上述写的安装加载包的函数。
loadLibrary(c("xlsx", "rJava"))
打开工作表。loadWorkbook() 打开指定路径的表格文件，并加载到工作簿对象中。
wb <- loadWorkbook(fileName)
遍历查询&汇总数据。
# 获取所有表格
sheets <- getSheets(wb)
# 循环所有表格，找出需要写入的表
for (sheet in sheets) {
    sheetName <- sheet$getSheetName()
    if (sheetName == summaryName) {
        summarySheet <- sheet
if (summarySheet == FALSE) {
    stop(paste("表:", summaryName, "未找到"))
# 指定Date格式(此处可忽略)
# options(xlsx.date.format='yyyy/MM/dd')
# 遍历所有表格
for (sheet in sheets) {
    # 过滤掉需写入的表
    sheetName <- sheet$getSheetName()
    if (sheetName == summaryName) {
    # 获取表格【内容行数】
    rowNum <- sheet$getLastRowNum()
    print(paste("表名:", sheetName, "总共:", rowNum, "行,", sep = " "))
    # 读取表格内容 参数 colClasses 指定每列的类型(实际是指定处理该列的类/对象)
    data <- read.xlsx2(fileName, sheetName = sheetName, header = FALSE, startRow = 2, colClasses = c("character", 
        "Date", "integer", "integer", rep("numeric", 2), "integer"))
    print(data)
    # 将表格内容写入汇总的那张表
    addDataFrame(data, summarySheet, col.names = FALSE, row.names = FALSE, startRow = startRow)
    # 累加行数
    startRow <- startRow + rowNum
把对象内容写入文件中保存。
saveWorkbook(wb, fileName)
# 包加载/安装包
loadLibrary <- function(pkgs) {
    uninstalledPkgs <- pkgs[!(pkgs %in% installed.packages()[, "Package"])]
    if (length(uninstalledPkgs)) {
        install.packages(uninstalledPkgs)
    for (pkg in pkgs) {
        library(pkg, character.only = TRUE, quietly = TRUE)
# 自定义配置
setwd("/path/to/work/dir")            # 工作目录
fileName = "summary_sheet_demo.xlsx"  # 处理的表格文件
summaryName = "汇总"                  # 汇总的 sheet 表名
summarySheet = FALSE                  # 对象变量、忽略
startRow = 2                          # 汇总表中操作起始行
# 设置CRAN
options(repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
# 加载依赖包
loadLibrary(c("xlsx", "rJava"))
# 打开Excel表格
wb <- loadWorkbook(fileName)
# 获取所有表格
sheets <- getSheets(wb)
# 循环所有表格，找出需要写入的表
for (sheet in sheets) {
    sheetName <- sheet$getSheetName()
    if (sheetName == summaryName) {
        summarySheet <- sheet
if (summarySheet == FALSE) {
    stop(paste("表:", summaryName, "未找到"))
# 指定Date格式(此处可忽略)
# options(xlsx.date.format='yyyy/MM/dd')
# 遍历所有表格
for (sheet in sheets) {
    # 过滤掉需写入的表
    sheetName <- sheet$getSheetName()
    if (sheetName == summaryName) {
    # 获取表格【内容行数】
    rowNum <- sheet$getLastRowNum()
    print(paste("表名:", sheetName, "总共:", rowNum, "行,", sep = " "))
    # 读取表格内容 参数 colClasses 指定每列的类型(实际是指定处理该列的类/对象)
    data <- read.xlsx2(fileName, sheetName = sheetName, header = FALSE, startRow = 2, colClasses = c("character", 
        "Date", "integer", "integer", rep("numeric", 2), "integer"))
    print(data)
    # 将表格内容写入汇总的那张表
    addDataFrame(data, summarySheet, col.names = FALSE, row.names = FALSE, startRow = startRow)
    # 累加行数
    startRow <- startRow + rowNum
# 最后需要把对象内容写入文件中
saveWorkbook(wb, fileName)
summary_sheet_demo.xlsx