近日有同事过来求助，他有一个含有400个sheet的excel文件，由于要汇总数据进行统计，把400个sheet手动合并在一起简直要累死人的节奏；同事十分着急，我说行，先看看再说。

打开excel文件，随便翻看几个sheet的数据，幸运的是每个sheet的信息结构一致：

image

这时候记得R里面有个openxlsx包，通过设置sheet编号便可读取对应sheet的数据，查看了openxlsx文档后知道：

Usage

read.xlsx(xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, colNames = TRUE,
  rowNames = FALSE, detectDates = FALSE, skipEmptyRows = TRUE,
  skipEmptyCols = TRUE, rows = NULL, cols = NULL, check.names = FALSE,
  namedRegion = NULL, na.strings = "NA", fillMergedCells = FALSE)
* 参数xlsxFile就是待处理的xlsx文件
* 参数sheet就是待处理xlsx文件的sheet序号

于是，通过read.xlsx()函数再结合for循环，利用9行代码解决了这个问题：

# 载入openxlsx packagelibrary(openxlsx) 
# 定义一个空值aa，用以存入后续处理完的数据aa <- NA# 设置循环进度条，便于观察for循环的百分比进展情况pb <- txtProgressBar(min = 0, max = 400, style = 3)# 直接用for循环依次读取400个sheet数据并合并一起for (i in 1:400){    # 读入数据
  mydata<-read.xlsx("//...//document.xlsx",i,colNames = F)    # 数据合并
  aa <- rbind(aa,mydata)    # 当前for循环进度展示
  setTxtProgressBar(pb,i)
}# 数据导出write.xlsx(aa,"//...//document_etl.xlsx",colNames = TRUE)

由于每个sheet数据不是特别大，for循环400次不到1分钟就全部完成了。

偶然碰到的一个case，把这个小技巧记录下来，希望对你有用哦😄！