在數據分析的過程中，第一步就是讀取數據。
通常我們遇到的數據是csv格式或者txt格式的數據，這時我們使用系統自帶的read.csv()與read.table()就可對這些格式的數據進行讀取，只是讀取時需注意編碼格式。對于大型csv格式的數據（當然小數據也可以），可以使用data.table包中的fread()進行讀取可以極大地提升讀取速度。
但當遇到了Excel表生成的文件，讀取起來相對就沒有那么友好。之前的做法是簡單粗暴地直接將我們的xls或xlsx文件利用Excel轉化為csv文件后再進行讀取，亦或者直接就用Python使用pandas庫進行處理，然后就在Python中進行分析。
就是由于之前幾次碰壁，使用網上推薦的一些包來進行讀取，但都以失敗告終。不過這次還是決定解決這個“頑疾”，對xls與xlsx這兩種文件用R進行讀取。
這幾種方法主要參考：Read Excel files from R
1. ROOBC
這個包中有函數可以讀取xlsx格式的文件，但對于現在的我們而言，絕大多數人的電腦都不能使用這個包，因為其只能用于32位系統的Windows，所以這里不對這個包進行贅述。
2. xlsReadWrite
只能從GitHub中獲得，CRAN上還沒有，也不進行過多的贅述。
3. XLConnect
要依賴java，并且對于大數據情況讀取非常慢。但實際上自己使用的時候，安裝了java后，還是沒法使用這個包。可能是某些步驟設置出現了問題。
若有童鞋對前面的三個包非常感興趣，其詳細的用法可以參考前面的參考網址。
4. xlsx
這個包是目前用的最多，也是R中可以說最好用的讀取Excel文件的利器。
下面專門對其進行介紹。首先我們先說明這個包的依賴文件，不僅僅只是依賴R中的一些包，而是需要單獨安裝java。
1）裝Java
安裝鏈接：https://www.java.com/zh_CN/download/
我們按照指引選擇默認路徑安裝，安裝完成后，在C:\Program Files下出現了Java文件，說明安裝成功。（注：有些地方說需要將Java文件添加到全局變量中，后面的xlsx包才能調取成功，但其實在這兩天的實際安裝中發現，自己的電腦并不需要，可能得看臉。）
2）裝xlsx
安裝xlsx其實沒什么好說的，就正常安裝，然后它會自動將所需要的rjava等依賴庫，最后成功安裝xlsx庫。
3）實際使用
最后我們就能直接使用啦，下面來講一下其代碼格式：
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library(xlsx)dat <- read.xlsx("data.xlsx", sheetName = "Sheet1", encoding = 'UTF-8') |
一個標準的數據讀取如上所示，下面將幾個常用的參數：
"data.xlsx"：表示讀取數據的名稱。
sheetName：表示讀取表中表的名稱，通常第一個就是Sheet1。
encoding：這個在讀取中文數據的時候是一定要加上的，不然讀取數據會出現亂碼。
sheetIndex：表示讀取文件中第幾個表，sheetIndex = 1表示讀取文件中第一個表。
需要特別注意：當文件中我們的表明為中文字時，不能使用類似sheetName = "表1"進行讀取，即使加上encoding = 'UTF-8'也會出現讀取錯誤，這時就需要使用sheetIndex來進行讀取。
以上就是R語言讀取xls與xlsx格式文件過程的詳細內容，更多關于R讀取文件的資料請關注服務器之家其它相關文章！
原文鏈接：https://kanny.blog.csdn.net/article/details/81911295
