R中为dataframe添加sheet名作变量时第二段代码报错找不到sheet

• 触发报错的核心原因：你之前定义的全局变量sheets，仅对应Ambala.xlsx的工作表名称集合。不同区县的Excel文件内部的sheet命名规则和数量都有差异（比如Bhiwani.xlsx中并不存在Ambala文件里叫Block I的工作表），直接复用旧的sheets列表去读取Bhiwani的文件，自然会报找不到sheet的错误。
• 代码逻辑的次要问题：你写的第二段代码执行顺序颠倒，在H_Bhiwani数据框还未生成的情况下，就先给它赋值District列，后续即便解决了sheet读取的问题，也会触发对象不存在的报错。

每个Excel文件读取前，先调用readxl::excel_sheets()获取当前文件专属的sheet名称列表，同时调整代码执行顺序，先完成数据合并，再补充地区列。

单文件修正示例（以Bhiwani为例） #

# 第一步：单独获取Bhiwani.xlsx自己的所有sheet名，不要复用Ambala的sheets变量
bhiwani_sheets <- readxl::excel_sheets("/Users/emmawilliamson/Desktop/Haryana2010/Bhiwani.xlsx")
# 第二步：先合并生成包含所有Block数据的基础dataframe
H_Bhiwani <- do.call(rbind, lapply(bhiwani_sheets, function(X)
  transform(readxl::read_excel("/Users/emmawilliamson/Desktop/Haryana2010/Bhiwani.xlsx", sheet = X), Block = X)))
# 第三步：补充District列
H_Bhiwani['District'] = 'Bhiwani'
View(H_Bhiwani)

批量处理优化方案 #

如果后续需要处理多个区县的Excel，不需要每个文件重复写代码，直接按下面的逻辑批量遍历即可，能完全避免跨文件复用sheet列表的问题：

# 预先配置需要处理的文件路径和对应区县名
file_config <- data.frame(
  xlsx_path = c(
    "/Users/emmawilliamson/Desktop/Haryana2010/Ambala.xlsx",
    "/Users/emmawilliamson/Desktop/Haryana2010/Bhiwani.xlsx"
    # 新增其他区县时直接在这里补充路径和区县名即可
  ),
  district = c("Ambala", "Bhiwani")
)

# 批量生成全量合并数据
full_dataset <- do.call(rbind, lapply(1:nrow(file_config), function(idx){
  current_file <- file_config$xlsx_path[idx]
  current_dist_name <- file_config$district[idx]
  # 每次遍历都获取当前文件自己的sheet列表
  current_sheet_list <- readxl::excel_sheets(current_file)
  # 合并当前文件所有sheet的数据，同时自动填充Block名
  df <- do.call(rbind, lapply(current_sheet_list, function(sheet_name){
    transform(readxl::read_excel(current_file, sheet = sheet_name), Block = sheet_name)
  }))
  # 填充当前区县名
  df$District <- current_dist_name
  return(df)
}))

View(full_dataset)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emma Williamson