將單元格 DataFrame (大概是 range_read_cells()
的輸出)重塑為另一個 DataFrame ,即將其放回源電子表格的形狀。該函數主要用於內部使用和測試。旗艦函數 range_read()
,又名 read_sheet()
,是大多數用戶正在尋找的函數。它本質上是 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"
)
參數
- df
-
每個(非空)單元格一行的 DataFrame 、整數變量
row
和column
(可能指電子表格中的位置)以及SHEET_CELL
對象的列表列cell
。 - col_names
-
TRUE
使用第一行作為列名稱,FALSE
獲取默認名稱,或使用字符向量直接提供列名稱。如果用戶提供col_types
,col_names
每列可以有一個條目,或者每個未跳過的列有一個條目。 - col_types
-
列類型。從電子表格中猜測所有內容的
NULL
或一串 readr-style 短代碼,每列一個字符或代碼。如果恰好指定了一個col_type
,則將其回收。有關更多信息,請參閱色譜柱規格。 - na
-
要解釋為缺失值的字符串的字符向量。默認情況下,空白單元格被視為缺失數據。
- trim_ws
-
邏輯性強。是否應該從單元格內容中刪除前導和尾隨空格?
- guess_max
-
用於猜測列類型的最大數據行數。
- .name_repair
-
列名的處理。默認情況下,googlesheets4 確保列名稱不為空並且是唯一的。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.
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注:本文由純淨天空篩選整理自Jennifer Bryan等大神的英文原創作品 Spread a data frame of cells into spreadsheet shape。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。