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r - 使用xlsx编写excel文件的for循环？

问题描述

我正在尝试为您在下面的数据中看到的 STR_NBR 编写一个单独的 Excel 电子表格

在此处输入图像描述

换句话说，我认为逻辑如下：

for (i in seq_along(STR_NBR)) {
  openxlsx::write.xlsx("C:/Users/santi/Documents/R_Scripts/Export_Data_CSV.xlsx", 
                    output_file = sprintf("STR_NBR%s.xlsx", STR_NBR[i])
}

基本上，我正在尝试为每个 STR_NBR 创建一个单独的电子表格

示例：假设我想为您在下面看到的每个类型列打印一个电子表格。

  set.seed(42)  ## for sake of reproducibility
    n <- 6
    dat <- data.frame(id=1:n, 
                      date=seq.Date(as.Date("2020-12-26"), as.Date("2020-12-31"), "day"),
                      group=rep(LETTERS[1:2], n/2),
                      age=sample(18:30, n, replace=TRUE),
                      type=factor(paste("type", 1:n)),
                      x=rnorm(n))
    dat
    #   id       date group age   type         x
    # 1  1 2020-12-26     A  27 type 1 0.0356312
    # 2  2 2020-12-27     B  19 type 2 1.3149588
    # 3  3 2020-12-28     A  20 type 3 0.9781675
    # 4  4 2020-12-29     B  26 type 4 0.8817912
    # 5  5 2020-12-30     A  26 type 5 0.4822047
    # 6  6 2020-12-31     B  28 type 6 0.9657529

使用我的实际数据框中的数据进行更新：我正在尝试为每个 MVNDR 列打印一个新的电子表格，但不是按每一行分组

Quote Date  eSVS Order Nbr  MVNDR
2021-05-24  H6328-206574    60710435
2021-05-27  H8926-157085    60710435
2021-05-24  H1020-178324    60660525
2021-05-24  H1020-178324    60660525
2021-05-27  H0772-64192 60074330
2021-05-27  H0772-64192 60074330
2021-05-27  H0772-64192 60074330
2021-05-25  H6646-240810    60063056
2021-05-25  H6646-240810    60063056

标签： rfor-loopdplyrxlsxopenxlsx

解决方案

您可以使用dplyr包中的group_byand来拆分数据，然后使用xlsx包中的来创建 Excel 工作簿。group_splitwrite.xlsx

以下代码使用您的示例数据，您应该能够根据实际数据对其进行调整。

library(dplyr)
library(xlsx)

set.seed(42)  ## for sake of reproducibility
n <- 6
dat <- data.frame(id=1:n, 
                  date=seq.Date(as.Date("2020-12-26"), as.Date("2020-12-31"), "day"),
                  group=rep(LETTERS[1:2], n/2),
                  age=sample(18:30, n, replace=TRUE),
                  type=factor(paste("type", 1:n)),
                  x=rnorm(n))
dat
#   id       date group age   type         x
# 1  1 2020-12-26     A  27 type 1 0.0356312
# 2  2 2020-12-27     B  19 type 2 1.3149588
# 3  3 2020-12-28     A  20 type 3 0.9781675
# 4  4 2020-12-29     B  26 type 4 0.8817912
# 5  5 2020-12-30     A  26 type 5 0.4822047
# 6  6 2020-12-31     B  28 type 6 0.9657529

dat_grouped <- dat %>% group_by(type)

lapply(group_split(dat_grouped), function(x){write.xlsx(x,paste0(x$type, ".xlsx"))})

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