R中非常缓慢或失败的xls数据提取[功能read.xls，read_xls，xlsx2等]

Question

我有多个.xls（〜100MB）文件，我想从中将一张纸（实际上只是一列数字）加载到R中作为数据帧。我已经尝试了各种功能，例如xlsx::xlsx2和XLConnect::readWorksheetFromFile，它们都始终运行很长时间（> 15分钟），并且从未完成，因此我不得不强制退出RStudio才能继续工作。

我也尝试过gdata::read.xls，它确实完成了我想要的操作，但是每个文件花费3分钟以上。这些函数执行所需的时间（而且我什至不能确定如果让它们运行更长的时间，前两个函数是否会完成）对于我的管道来说太长了，我需要一次处理多个文件。有没有办法让它们更快地运行？

[在很多地方，我看到了使用函数readxl::read_xls的建议，该函数似乎被广泛推荐用于此任务，并且应该更快（这也是我希望的）。但是，这给了我一个错误：

> # Minimal reproducible example:
> setwd("/Users/USER/Desktop")
> library(readxl)
> data <- read_xls(path="test_file.xls")
Error: 
  filepath: /Users/USER/Desktop/test_file.xls
  libxls error: Unable to open file

我还进行了一些基本测试，以确保文件存在并且格式正确：

> # Testing existence & format of the file
> file.exists("test_file.xls")
[1] TRUE
> format_from_ext("test_file.xls")
[1] "xls"
> format_from_signature("test_file.xls")
[1] "xls"

以上使用的test_file.xls可用于here。任何建议都会使第一个功能运行得更快或read_xls完全运行-谢谢！

Answer 1

我下载了您的数据集并以这种方式读取了每个excel工作表（例如，工作表“总体”和“区域”）：

install.packages("readxl")
library(readxl)
library(data.table)

dt_overall <- as.data.table(read_excel("test_file.xls", sheet = "Overall"))
area_sheet <- as.data.table(read_excel("test_file.xls", sheet = "Area"))

最后，我得到像这样的dt（例如，“区域”表的数据集的一部分）：

同样，您可以使用read_xls功能代替read_excel。

我检查过，它也可以正常工作，甚至更快一些，因为read_excel是read_xls程序包中read_xlsx和readxl函数的包装。

此外，您也可以使用excel_sheets包中的readxl功能来读取Excel文件的所有工作表。

Answer 2

我将提出不同的工作流程。如果您恰好安装了LibreOffice，则可以通过编程将excel文件转换为csv。我有Linux，所以我可以在bash中进行操作，但是我确信它可以在macOS中使用。

因此打开一个终端，并导航至包含您的excel文件的文件夹，然后在终端中运行：

for i in *.xls
    do soffice --headless --convert-to csv "$i" 
done

现在在[[R中，您可以使用data.table::fread循环读取文件：

方案1：文件的结构不同

如果文件的结构不同，则您不希望将它们一起rbind。您可以在

R

：中运行

files <- dir("path/to/files", pattern = ".csv")
all_files <- list()
for (i in 1:length(files)){
  fileName <- gsub("(^.*/)(.*)(.csv$)", "\\2", files[i])
  all_files[[fileName]] <- fread(files[i])
}

如果要在列表
放入全局环境中提取命名元素，以便可以将其转换为对象，则可以使用list2env：
list2env(all_files, envir = .GlobalEnv)

[请注意两件事：首先，在gsub调用中，斜线的方向。其次，如果list2env与列表中的命名元素具有相同的名称，则它们可能会覆盖全局环境中的对象。
方案2：文件的结构相同
在这种情况下，您可能想一起将它们全部rbind。您可以在
R

：中运行

files <- dir("path/to/files", pattern = ".csv")
joined <- list()
for (i in 1:length(files)){
  joined <- rbindlist(joined, fread(files[i]), fill = TRUE)
}