Desde hace varias decadas, se ha utilizado software de Microsoft Excel, éste lo usan las Empresas, Profesionistas, Estudiantes, etc., con la finalidad de crear archivos que les ayuden a la administración de su información estadística, éste software es fácil de operar sin embargo está limitado en comparación con el software R.Éste software a comparación de Microsoft Excel, es más complejo de manejar para las personas que lo comienzan a utilizar, sin embargo los beneficios que brinda son mayores.

Para poder cargar archivos xlsx en R es necesario instlara el paquete: install.packages(“xlsx”), una vez cargado antes de Cargar el paquete en archivo, debemos ejecturar library(xlsx).

Cabe Mencionar que el paquete xlsx dependen de los paquetes rJava y xlsxjars por tal motivo tambien se deben bajar estos paquetes también.

Con el siguiente comando leeremos un archivo de Xlsx en R, una de las hojas de este archivo se llama Rendimiento y la otra Ingreso

library(rJava)
library(xlsx)
## Loading required package: xlsxjars
library(xlsxjars)

read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Rendimiento")
##    Autobus Rend..Ene Rend..Feb
## 1     4590      3.15      3.54
## 2     4591      3.25      3.67
## 3     4592      3.35      3.12
## 4     4593      3.78      3.63
## 5     4594      3.89      3.97
## 6     4595      3.24      3.89
## 7     4596      3.76      3.46
## 8     4597      3.45      3.87
## 9     4598      3.78      3.91
## 10    4599      3.95      3.65
## 11    4600      3.65      3.10
read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Ingreso")
##    Autobus Ing..Ene Ing..Feb
## 1     4590    17.25    18.59
## 2     4591    19.34    18.95
## 3     4592    18.59    18.75
## 4     4593    18.95    17.97
## 5     4594    19.35    18.16
## 6     4595    19.45    18.59
## 7     4596    18.75    18.95
## 8     4597    17.97    19.35
## 9     4598    18.16    18.98
## 10    4599    19.43    19.23
## 11    4600    19.75    19.35

En R podemos insertar graficas en archivos “.xlsx” con la ayuda del paquete xlsx, en este ejemplo utilizaemos una de las gráficas que R ofrece de forma predeterminada (plot), ya que se ejecutaron los comandos se crea la grafica correspondiente de acuerdo a los datos del archvio. Es importante mencionar que se debe instalara el paquete ggplot2.

library(rJava)
library(xlsx)
library(xlsxjars)

read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Promedio R")
##    Autobus Rendimiento.Promedio
## 1     4590                3.345
## 2     4591                3.460
## 3     4592                3.235
## 4     4593                3.705
## 5     4594                3.930
## 6     4595                3.565
## 7     4596                3.610
## 8     4597                3.660
## 9     4598                3.845
## 10    4599                3.800
## 11    4600                3.375
graf <- read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Promedio R")
plot(graf)

library(rJava)
library(xlsx)
library(xlsxjars)

read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Promedio I")
##    Autobus Ingreso.Promedio
## 1     4590           17.920
## 2     4591           19.145
## 3     4592           18.670
## 4     4593           18.460
## 5     4594           18.755
## 6     4595           19.020
## 7     4596           18.850
## 8     4597           18.660
## 9     4598           18.570
## 10    4599           19.330
## 11    4600           19.550
graf <- read.xlsx("Ingresos.xlsx", sheetName = "Promedio I")
plot(graf)

El programa R no se limita solamete a visualizar archivos csv o xlsx, nos permite hacer mucho mas que solo visualizar los archivos. Nos permite crear nuestros propios archivos de excel desde R mediante el comando write.xlsx. Hay que tomar en cuenta que hay que tener datos para poder ejecutar el comando que se detalla a continuación:

x <- seq(0,5)
write.xlsx (x, file= "Ingresos1.xlsx", sheetName = "Promedio", row.names = FALSE)
read.xlsx("Ingresos1.xlsx", sheetName = "Promedio")
##   x
## 1 0
## 2 1
## 3 2
## 4 3
## 5 4
## 6 5

Dentro del paquete hay varios comandos para poder crear, manipular y visualizar archivos de Excel. ejemplo:

cell= para manipular celdas.

othereffects= para varios efectos en las hojas como, por ejemplo, fusionar, autoajustar, crear paneles, zoom, etc.

printsetup= para modificar los ajustes para impresion.

cellstyle= para modificar el formato de la celda.

Conclusión

El paquete de XLSX para R es de bastante utilidad para crear, manipular e interpretar bases de datos pequeñas O muy extensas, una de las prinpales ventajas de este programa es que se pueden realizar graficas que en excel u otro programa no se pueden generar; en virtud de lo antes expuesto, considero que más personas deben conocer y manejar este programa, en el entendido que este les ayudará a presentar de una mejor manera sus datos estadisticos y su representación grafica.

Bibliografia:

R xlsx package : A quick start guide to manipulate Excel files in R

http://www.sthda.com/english/wiki/r-xlsx-package-a-quick-start-guide-to-manipulate-excel-files-in-r#infos

Package ‘xlsx’ - R