帮一个朋友做东西，分析处理excel的文件。网上查询了一下，感觉用R或者matlab处理都可以，R语言比较灵活，免费开源，所以选择了用R语言来写脚本。

开始是尝试了xlsx的packages，效果不是很理想。一是需要配置rjava,xlsxjars和xlsx三个包，其中rjava在mac上有很多坑，对R，java和Mac系统的版本都有一些硬性的要求，配置起来很容易遇到坑；其二是xlsx的加载能力很弱，基于java实现，基本2，30MB的xlsx就溢出了，不太符合要求。

后来改用openxlsx，感觉一下鸟枪换炮了，配置很简单，一行代码就搞定了；然后加载能力也相当可以，加载200MB的xlsx也完全没问题。

以下为比较简单的case：

library(openxlsx)

#sheetNo控制提取表的页号

sheetNo <- 1

#原始数据文件路径

bigdataFile <- “E:/MoveData/BigData.xlsx”

#提取文件路径

targetFile <- “E:/MoveData/Target.xlsx”

#读取文件

bigdata <- read.xlsx(xlsxFile=bigdataFile,sheet=1,colName = FALSE,rowName=FALSE)

target <- read.xlsx(xlsxFile=targetFile,sheet=sheetNo,colName = FALSE,rowName=FALSE)

#新建提取数据的xlsx表

sheetName <- “TNBC”

wb = createWorkbook()

addWorksheet(wb,sheetName)

rowNum <- dim(bigdata)[1]

writeData(wb,sheetName,bigdata[10:rowNum,1],startRow=2,startCol=1,colName=FALSE)

writeData(wb,sheetName,target[1,],startRow=1,startCol=1,colName=FALSE)

for (i in 2 : dim(target)[2])

{

    nameT <- target[1,i]

    for (j in 2 : dim(bigdata)[2])

    {

        nameB <- bigdata[5,j]

        if (grepl(nameT,nameB))

        {

            data <- bigdata[10:rowNum,j]

            writeData(wb,sheetName,data,startRow=2,startCol=i,colName=FALSE)

            next

        }

    }

}

#保存到本地文件

saveWorkbook(wb,”E:/MoveData/ResultData.xlsx”)