У меня есть два файла excel с несколькими листами. Имена листов и соответствующие им имена столбцов одинаковы для обоих файлов. Отличаться будут только значения в листах. Я хочу сравнить с помощью R, какие значения отличаются, и хочу отметить эти ячейки
сравнение листов excel в R
23.05.2016
- Я не уверен, что это возможно из R. Вместо этого использование макроса было бы более удобным способом. См. также здесь: stackoverflow.com/questions/18511249/< /а> 23.05.2016
- Спасибо за ссылку, но да, в Macro это легко сделать, но мне это нужно конкретно в R, поэтому мне нужна эта помощь. 23.05.2016
- Посмотрите на
XLConnect. 23.05.2016 - Как вы хотите пометить эти ячейки? Изменить форматирование, например заштриховать или сделать текст полужирным и т. д.? 23.05.2016
- Пожалуйста, добавьте то, что вы пробовали. StackOverflow не является сервисом для написания кода. 23.05.2016
- Да, маркировка ячеек означает изменение форматирования (например, цвет красный и т. д.). И поскольку я новичок в R, я попытался просто импортировать листы, но не знаю, как работать в будущем сравнения 23.05.2016
Ответы:
1
Для удовольствия, вот быстрый и грязный пример, на котором вы можете построить для своих конкретных нужд:
wbsCreate <- function(v) {
wb <- createWorkbook()
sheet <- createSheet(wb, "Sheet1")
rows <- createRow(sheet, rowIndex=1:5)
cells <- createCell(rows, colIndex=1:5)
for (r in 1:5)
for (c in 1:5)
setCellValue(cells[[r, c]], value = v[(r-1)*5+c])
saveWorkbook(wb, tf <- tempfile(fileext = ".xlsx"))
return(tf)
}
wbsMarkDiff <- function(fn1, fn2) {
fns <- c(fn1, fn2)
wb <- lapply(fns, loadWorkbook)
cs <- lapply(wb, function(x) CellStyle(x) +
Fill(backgroundColor="red",
foregroundColor="red",
pattern="SOLID_FOREGROUND"))
sheets <- lapply(wb, getSheets)
sheetnames <- do.call(intersect, lapply(sheets, names))
for (sheetname in sheetnames) {
sheet <- lapply(sheets, "[[", sheetname)
rows <- lapply(sheet, getRows)
cells <- lapply(rows, getCells)
values <- lapply(cells, function(cell) lapply(cell, getCellValue))
idx <- names(which(!mapply(identical, values[[1]], values[[2]])))
for (s in 1:2)
for (i in idx)
setCellStyle(cells[[s]][[i]], cs[[s]])
for (s in 1:2)
saveWorkbook(wb[[s]], fns[s])
}
}
library(xlsx)
# create to excel workbooks (same dimensions per sheet)
v <- LETTERS[1:25]
tf1 <- wbsCreate(v)
v[c(3,6,9)] <- letters[c(3,6,9)]
tf2 <- wbsCreate(v)
# mark differences
wbsMarkDiff(tf1, tf2)
shell.exec(tf1) # open file1 on windows
shell.exec(tf2) # open file2 on windows
Вы получаете справку по каждой команде, используя ?, например, ?createWorkbook дает вам файлы справки по этой функции.
23.05.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..