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如何用r语言读取Excel

时间: 2024-02-28 13:56:52 浏览: 372

然后进行合并-c#使用http post方式传递json数据字符串调用web service

lowtem<-read.table(file = "lowtemperature.prn",header = TRUE) #（2）然后进行合并 colnames(hightem)<-c("day","year","hightem") #由于变量名称大小写不一致，对最高温度的数据集变量名称进行重命名 tem<-merge(hightem,lowtem,by=c("year","day")) tem$day<-as.Date(tem$day) #(3)合并后有一个问题，时间序列被打乱了 #暂时解决办法是把文件写入csv文件，用excel重新编辑日期，并排序以后重新导入 tem_new<-read.csv(file = "tem.csv",header = TRUE) head(tem_new) #3.7 读入Excel格式的文件#### install.packages("RODBC") #注意有些包只在特定版本中能够运行，更新问题 library(RODBC) xls<-odbcConnectExcel("wechat.xls") ###4.常用的函数#### ###4.1 tapply函数(对某数值变量依据另外一个分类变量求某值)#### setwd("D:/Rstudy/data") tem_new<-read.csv(file = "tem.csv",header = TRUE) #读入数据文件 head(tem_new) str(tem_new) tapply(tem_new$lowtem, tem_new$year, mean) #计算最低气温均值 tapply(tem_new$hightem, tem_new$year, mean) #计算最高气温均值 tapply(tem_new$lowtem, tem_new$year, sd) #计算最低气温方差 ###4.2 sapply()函数和lapply()函数（对多个变量求某函数的结果）#### sapply(tem_new[,4:5],mean) #输出为向量 lapply(tem_new[,4:5],mean) #输出为列表 ###4.3 summary()函数用来输出汇总信息#### a<-summary(tem_new) b<-summary(tem_new$year) c<-summary(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)) d<-lm(tem_new$hightem~tem_new$lowtem) e<-summary(d) class(a);class(b);class(c);class(d);class(e) #summary函数的输出非常丰富,是一种列表 e$coefficients ###4.4 table函数（单变量的频数统计，多分类变量的交叉分析） example("table") #直接调用example函数来查看它的用法 #4.4.1简单的频数统计#### rpois(100, 5) table(rpois(100, 5))

在 R 中，我们可以使用 `readxl` 包来读取 Excel 文件。下面是读取 Excel 文件的示例代码： ```r # 安装 readxl 包（如果未安装） # install.packages("readxl") # 加载 readxl 包 library(readxl) # 读取 Excel 文件 chromosome_data <- read_excel("your_file_name.xlsx", sheet = 1) # 查看数据 head(chromosome_data) ``` 其中，`your_file_name.xlsx` 是你的 Excel 文件名。`sheet = 1` 表示我们读取第一个工作表中的数据。如果你的 Excel 文件中有多个工作表，可以通过 `sheet` 参数指定要读取的工作表。读取完数据后，你可以使用 `head(chromosome_data)` 查看前几行数据，以确保数据导入正确。

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