作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书，《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。
近接到一个任务，需要把保存在Excel表格多工作表的数据读取出来，然后再进行各种清洗、处理和计算（如长宽转换、根据公式进行计算、统一杂乱无章的存储格式等）。一个工作簿中有80多个工作表，每个工作表有自己的名称，行有题目，第二行有中文标注，第三行有英文缩写码...如果直接用交互式操作肯定是崩溃的，估计一个月都不一定能做完。数据量不能说大，每张工作表也就8000+行，没有一个表格是破万的（事实上综合所有表格数据后统计总共有76000+条数据）。
为了完成这个任务，就不得不先读取所有Excel中的信息，包括工作表名称、题目、每个表格的所有列都是什么（不知道就没法计算）。读取Excel的话，这次用了realxl包，还是比较好用的。可以参考以下链接：
CRAN - Package readxl之所以用了它，是因为我手里的Excel表格不仅有xlsx格式的，还有xls格式的。如果工作表不多，可以转换一下，统一用openxlsx包，但是读取的时候使用一下还是很便捷的。
能够读取之后，后面所有的设计当然还是使用tidyverse生态系统来完成，几乎没有无法完成的任务，但中间还是遇到了很多难题，不断卡壳。比如时间的转化，发现时间的格式不统一，有的要使用lubridate包来做，有的时候则需要用janitor包来做，后还要吧两者的结果合并起来，如下图所示：
还有在时间上原始表格使用0时作为标准，但是规范化的结果表则需要使用24小时坐标标准，于是我只好把0换成24，但是日期要减少1天：
因为数据特别杂乱，根本无法设置通用函数来处理一切，为批处理带来了巨大的挑战。其中，使用汇总函数（max/min/mean）需要忽略缺失值，为了少写一些na.rm = T，我参考了SO的内容，进行了全局设置。此外，还需要认为定义上旬、中旬、下旬（case_when），并对组内的数据再次进行分组汇总：
在summarise函数中使用by函数可以继续汇总，不过要保证汇总之后你还需要继续汇总，因为summarise函数终只能够返回一个值。同样，使用方括号的方法也能够实现定制化的组内汇总。
后不能不提的是，必须要把处理好的数据再次导入到多工作表的Excel中，这个任务我在以前都还是先导出为csv文件然后再复制粘贴的，但是这次的工作量太大，显然是不实际的。这时候我花了一点时间认真地学了一下openxlsx这个包，仅仅几个函数，就让这个任务变得便捷无比。链接如下：
CRAN - Package openxlsx这个包近一个月被下载20万+次，不是开玩笑。我主要用到了以下三个函数：
- loadWorkbook（读取）
- writeData（写入工作表）
- saveWorkbook（保存）
就是这么简单的几个函数，威力却极为巨大。对于xlsx文件来说，openxlsx无疑已经登峰造极了，不依赖Java，使用Rcpp加速。不过因为我要进行多次存取，对Excel文件的存取依然是相对费时的，建议使用二进制来进行读取，我这里用了readr包的的read/write_rds函数进行工作簿对象的读写。内存占用会稍微大一点（对于计算机来说空间没有时间重要），但是读写速度会非常快。
对于需要使用Excel进行批处理的小伙伴，这里强推openxlsx这个包，能够对多工作表的工作簿进行批量化读入写出，过程可以说是具备半自动化智能，真乃神器！
