如何在R中读取Excel至DataFrame并统计各文件读取行数用于验证

嘿，我来帮你搞定这个行数验证的问题！你现在用lapply批量读取Excel文件，只需要在读取逻辑里加入行数统计，或者事后对已读取的数据计算就行，下面给你两种实用的方法：

方法一：读取时直接统计行数（推荐） #

可以在你现有的匿名函数里，用nrow()计算每个读取后的DataFrame行数，同时把文件名和行数对应保存下来，这样读取和统计一步完成：

# 修改你的原代码，加入行数统计
dat_with_stats <- lapply(file.list, function(i){ 
  print(paste("正在读取文件：", i))
  # 读取Excel文件
  x <- read_xlsx(
    i,
    sheet = NULL, 
    range = cell_cols("A:AE"), 
    col_names = TRUE, 
    skip = 1, 
    trim_ws = TRUE, 
    guess_max = 1000
  )
  x$file <- i  # 标记数据来源文件
  # 统计当前文件的读取行数
  read_row_count <- nrow(x)
  print(paste("文件", i, "读取到", read_row_count, "行数据"))
  
  # 返回一个包含数据和行数的列表，方便后续处理
  list(data_frame = x, row_count = read_row_count)
})

# 把所有文件的统计结果整理成一个清晰的DataFrame
row_verification_df <- data.frame(
  filename = sapply(dat_with_stats, function(item) item$data_frame$file[1]),
  read_rows = sapply(dat_with_stats, function(item) item$row_count),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 查看统计结果
print(row_verification_df)

方法二：对已读取的数据事后统计 #

如果你已经运行了原代码得到了dat列表（每个元素是一个DataFrame），可以直接用sapply批量计算每个DataFrame的行数：

# 假设dat是你已经读取好的列表
row_counts <- sapply(dat, nrow)

# 转换成带文件名的DataFrame
row_verification_df <- data.frame(
  filename = sapply(dat, function(df) df$file[1]),
  read_rows = row_counts,
  stringsAsFactors = FALSE
)

print(row_verification_df)

小贴士：和Excel实际行数对应注意点 #

• 你设置了skip=1，所以Excel里的实际有效数据行数应该是「Excel中数据的最后一行行号 - 1」（因为跳过了第一行表头）。
• 如果Excel里存在空白行，read_xlsx会自动读取到最后一个非空行，这时候你看到的Excel行号可能比实际读取的行数多，注意检查数据范围哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Neha