将单元格 DataFrame (大概是 range_read_cells()
的输出)重塑为另一个 DataFrame ,即将其放回源电子表格的形状。该函数主要用于内部使用和测试。旗舰函数 range_read()
,又名 read_sheet()
,是大多数用户正在寻找的函数。它本质上是 range_read_cells()
+ spread_sheet()
。
用法
spread_sheet(
df,
col_names = TRUE,
col_types = NULL,
na = "",
trim_ws = TRUE,
guess_max = min(1000, max(df$row)),
.name_repair = "unique"
)
参数
- df
-
每个(非空)单元格一行的 DataFrame 、整数变量
row
和column
(可能指电子表格中的位置)以及SHEET_CELL
对象的列表列cell
。 - col_names
-
TRUE
使用第一行作为列名称,FALSE
获取默认名称,或使用字符向量直接提供列名称。如果用户提供col_types
,col_names
每列可以有一个条目,或者每个未跳过的列有一个条目。 - col_types
-
列类型。从电子表格中猜测所有内容的
NULL
或一串 readr-style 短代码,每列一个字符或代码。如果恰好指定了一个col_type
,则将其回收。有关更多信息,请参阅色谱柱规格。 - na
-
要解释为缺失值的字符串的字符向量。默认情况下,空白单元格被视为缺失数据。
- trim_ws
-
逻辑性强。是否应该从单元格内容中删除前导和尾随空格?
- guess_max
-
用于猜测列类型的最大数据行数。
- .name_repair
-
列名的处理。默认情况下,googlesheets4 确保列名称不为空并且是唯一的。完全支持
.name_repair
,如tibble::tibble()
中所述。
例子
df <- gs4_example("mini-gap") %>%
range_read_cells()
#> ✔ Reading from mini-gap.
#> ✔ Range Africa.
spread_sheet(df)
#> # A tibble: 5 × 6
#> country continent year lifeExp pop gdpPercap
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Algeria Africa 1952 43.1 9279525 2449.
#> 2 Angola Africa 1952 30.0 4232095 3521.
#> 3 Benin Africa 1952 38.2 1738315 1063.
#> 4 Botswana Africa 1952 47.6 442308 851.
#> 5 Burkina Faso Africa 1952 32.0 4469979 543.
# ^^ gets same result as ...
read_sheet(gs4_example("mini-gap"))
#> ✔ Reading from mini-gap.
#> ✔ Range Africa.
#> # A tibble: 5 × 6
#> country continent year lifeExp pop gdpPercap
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Algeria Africa 1952 43.1 9279525 2449.
#> 2 Angola Africa 1952 30.0 4232095 3521.
#> 3 Benin Africa 1952 38.2 1738315 1063.
#> 4 Botswana Africa 1952 47.6 442308 851.
#> 5 Burkina Faso Africa 1952 32.0 4469979 543.
相关用法
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注:本文由纯净天空筛选整理自Jennifer Bryan等大神的英文原创作品 Spread a data frame of cells into spreadsheet shape。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。