Downloads an Excel file from a remote server and imports it as a data frame. Optionally processes a documentation sheet to assign variable labels and convert variables into factors with labeled levels.
Arguments
- name
character string. File name including extension (e.g.
"data.xlsx").- url
character string. Base URL where the file is located. Defaults to
https://raw.githubusercontent.com/AndriSignorell/Teaching/main/data/. (see https://github.com/AndriSignorell/Teaching/)- doc
list or
NA. Defines the structure of the documentation sheet. IfNULL, the function tries to detect a sheet named"Description". IfNA, no metadata processing is performed.- ...
additional arguments passed to
readxl::read_excel().
Value
a data.frame containing the imported data. If metadata is available:
variables may be converted to factors (nominal/ordinal).
factor levels are labeled using provided codes.
variable labels are assigned using
label().
Details
The function downloads the Excel file to a temporary location and reads the first sheet as the main dataset.
If a documentation sheet is available, it is expected to contain columns such as:
Variable name
Description (label)
Codes (e.g. "1=Male | 2=Female")
Scale ("nominal", "ordinal", etc.)
Variables with scale "nominal" or "ordinal" are converted to
factors. Data values without a matching entry in the codes column become
NA.
See also
Other label.import:
dataDescription()
Examples
# \donttest{
# the file is downloaded from a remote repository, so the examples
# need an internet connection and fail gracefully without one
# load the dataset with automatic metadata detection
try(openDataObject("beauty.xlsx"))
#> wage lwage belavg abvavg exper looks union goodhlth black female
#> 1 5.73 1.7457150 0 1 30 4 0 1 0 1
#> 2 4.28 1.4539530 0 0 28 3 0 1 0 1
#> 3 7.96 2.0744290 0 1 35 4 0 1 0 1
#> 4 11.57 2.4484160 0 0 38 3 0 1 0 0
#> 5 11.42 2.4353660 0 0 27 3 0 1 0 0
#> 6 3.91 1.3635370 0 0 20 3 0 0 0 1
#> 7 8.76 2.1701960 0 0 12 3 0 1 0 0
#> 8 7.69 2.0399210 0 1 5 4 1 1 0 0
#> 9 5.00 1.6094380 0 0 5 3 0 1 0 1
#> 10 3.89 1.3584090 0 0 12 3 0 1 0 1
#> 11 3.45 1.2383740 0 1 3 4 0 1 0 1
#> 12 4.03 1.3937660 0 1 6 4 0 1 0 0
#> 13 5.14 1.6370530 1 0 19 2 0 1 0 0
#> 14 3.00 1.0986120 0 0 8 3 0 1 0 0
#> 15 7.99 2.0781910 0 1 12 4 0 1 0 0
#> 16 6.01 1.7934250 0 1 17 4 0 1 0 0
#> 17 5.16 1.6409360 0 0 7 3 0 1 0 0
#> 18 11.54 2.4458190 0 1 12 4 0 1 0 0
#> 19 10.44 2.3456440 0 1 10 4 0 1 0 1
#> 20 7.69 2.0399210 0 0 7 3 0 1 0 1
#> 21 7.69 2.0399210 0 1 7 4 1 1 0 0
#> 22 6.79 1.9154510 0 0 19 3 0 1 0 0
#> 23 6.87 1.9271640 0 0 33 3 0 1 0 0
#> 24 17.03 2.8349760 0 0 32 3 0 1 0 0
#> 25 10.05 2.3075730 0 1 12 4 0 1 0 0
#> 26 15.81 2.7606430 0 1 24 4 0 1 0 0
#> 27 14.84 2.6973260 0 1 29 5 0 1 0 0
#> 28 19.08 2.9486410 0 1 17 5 0 1 0 0
#> 29 8.35 2.1222620 1 0 41 1 0 0 0 0
#> 30 9.62 2.2638440 0 0 40 3 0 0 0 0
#> 31 5.96 1.7850710 0 0 10 3 0 1 0 0
#> 32 5.73 1.7457150 0 0 43 3 0 0 0 0
#> 33 6.73 1.9065750 0 1 41 4 0 1 0 0
#> 34 8.17 2.1004690 1 0 18 2 0 1 0 0
#> 35 12.39 2.5168900 0 1 28 4 0 1 0 0
#> 36 9.62 2.2638440 1 0 37 2 0 1 0 0
#> 37 4.83 1.5748470 0 1 20 4 0 1 1 0
#> 38 7.69 2.0399210 1 0 10 2 1 1 0 0
#> 39 12.50 2.5257290 0 0 31 3 0 1 0 0
#> 40 2.82 1.0367370 0 0 18 3 0 1 0 0
#> 41 12.31 2.5104120 0 0 9 3 1 1 0 0
#> 42 13.22 2.5817310 0 0 42 3 0 1 0 0
#> 43 16.83 2.8231630 0 1 14 4 0 1 0 0
#> 44 11.54 2.4458190 0 0 27 3 0 1 0 0
#> 45 4.95 1.5993880 0 0 20 3 0 1 1 1
#> 46 7.21 1.9754690 0 0 14 3 0 1 0 0
#> 47 11.58 2.4492800 0 0 4 3 0 1 0 0
#> 48 15.38 2.7330680 0 0 13 3 0 1 0 0
#> 49 6.10 1.8082890 0 0 5 3 0 1 0 0
#> 50 7.93 2.0706530 0 0 32 3 0 1 0 0
#> 51 9.16 2.2148460 0 1 19 4 1 1 0 1
#> 52 6.91 1.9329700 0 1 14 4 0 1 0 1
#> 53 20.18 3.0046920 0 0 28 3 0 1 0 0
#> 54 9.93 2.2955610 0 0 31 3 1 1 0 0
#> 55 7.79 2.0528410 0 1 18 4 0 1 0 0
#> 56 5.13 1.6351060 0 0 23 3 0 1 0 0
#> 57 10.99 2.3969860 0 1 14 4 0 1 0 0
#> 58 6.56 1.8809910 1 0 17 2 0 1 0 0
#> 59 10.10 2.3125360 0 0 16 3 0 1 0 0
#> 60 10.74 2.3739750 0 0 19 3 0 1 0 0
#> 61 16.35 2.7942280 0 0 26 3 0 1 0 0
#> 62 4.62 1.5303950 0 1 20 4 0 1 0 1
#> 63 7.49 2.0135690 0 0 18 3 0 1 0 0
#> 64 19.23 2.9564710 0 0 35 3 0 1 0 0
#> 65 4.77 1.5623460 0 1 9 4 0 1 0 1
#> 66 7.14 1.9657130 1 0 20 2 0 1 0 1
#> 67 14.42 2.6686160 0 1 7 4 0 1 0 0
#> 68 9.28 2.2278610 0 1 40 4 0 1 0 0
#> 69 29.98 3.4005310 0 0 12 3 0 1 0 0
#> 70 32.79 3.4901240 0 1 33 4 0 1 0 0
#> 71 9.62 2.2638440 0 0 16 3 0 1 0 0
#> 72 8.36 2.1234580 0 0 15 3 0 1 0 1
#> 73 21.63 3.0740810 0 0 11 3 0 1 0 0
#> 74 15.90 2.7663190 0 1 24 4 0 1 0 0
#> 75 5.77 1.7526720 1 0 6 2 0 1 0 0
#> 76 20.99 3.0440460 1 0 40 2 0 1 0 0
#> 77 23.32 3.1493110 0 1 15 5 0 1 0 0
#> 78 4.97 1.6034200 0 1 9 4 0 1 0 0
#> 79 6.89 1.9300710 1 0 16 2 0 1 0 0
#> 80 5.73 1.7457150 1 0 12 2 0 1 0 1
#> 81 5.19 1.6467340 0 0 8 3 0 1 0 0
#> 82 7.79 2.0528410 0 0 25 3 1 1 0 1
#> 83 8.79 2.1736150 0 0 24 3 1 1 0 1
#> 84 9.32 2.2321630 0 1 25 4 1 1 0 1
#> 85 8.33 2.1198640 0 1 7 4 0 1 0 1
#> 86 10.12 2.3145140 0 0 40 3 0 1 1 1
#> 87 1.98 0.6830968 0 0 29 3 0 0 0 1
#> 88 8.24 2.1090000 0 1 13 4 0 1 0 1
#> 89 5.05 1.6193880 0 1 5 4 0 1 0 1
#> 90 6.55 1.8794650 0 0 10 3 0 1 0 1
#> 91 4.47 1.4973880 0 0 25 3 1 1 0 0
#> 92 7.96 2.0744290 0 0 10 3 0 1 0 1
#> 93 6.25 1.8325820 1 0 20 2 0 1 0 0
#> 94 4.13 1.4182770 0 0 7 3 0 1 0 0
#> 95 6.73 1.9065750 1 0 25 2 0 1 0 1
#> 96 7.69 2.0399210 0 0 8 3 0 1 0 1
#> 97 4.35 1.4701760 1 0 8 2 0 1 0 1
#> 98 7.69 2.0399210 0 0 28 3 0 1 0 0
#> 99 4.81 1.5706970 1 0 37 2 0 1 0 0
#> 100 5.24 1.6563210 0 0 31 3 0 1 0 0
#> 101 2.14 0.7608059 0 1 24 4 0 1 0 0
#> 102 4.49 1.5018530 0 1 33 4 0 1 0 0
#> 103 3.61 1.2837080 0 1 8 4 0 1 0 0
#> 104 5.45 1.6956160 0 0 33 3 0 1 0 0
#> 105 5.00 1.6094380 0 0 30 3 0 1 0 0
#> 106 6.73 1.9065750 0 0 23 3 0 1 0 0
#> 107 10.05 2.3075730 0 0 24 3 0 1 0 0
#> 108 6.54 1.8779370 0 1 4 4 0 1 0 0
#> 109 9.20 2.2192030 0 0 40 3 0 1 0 1
#> 110 4.62 1.5303950 0 0 1 3 0 1 0 1
#> 111 3.37 1.2149130 0 0 36 3 0 1 1 1
#> 112 5.54 1.7119950 0 1 7 4 0 1 0 1
#> 113 6.11 1.8099270 0 1 7 5 0 1 0 1
#> 114 4.99 1.6074360 0 0 14 3 0 1 0 1
#> 115 5.88 1.7715570 0 0 7 3 0 1 0 1
#> 116 5.66 1.7334240 0 1 11 4 1 1 0 1
#> 117 4.00 1.3862940 0 0 6 3 0 1 0 0
#> 118 6.87 1.9271640 0 0 23 3 0 1 0 1
#> 119 4.37 1.4747630 1 0 19 2 0 1 0 1
#> 120 5.77 1.7526720 0 0 30 3 0 1 0 0
#> 121 5.77 1.7526720 0 1 21 4 0 1 0 0
#> 122 12.31 2.5104120 0 1 9 4 0 1 0 0
#> 123 19.08 2.9486410 0 0 29 3 1 1 0 0
#> 124 7.55 2.0215480 0 0 9 3 0 1 0 1
#> 125 5.90 1.7749520 0 1 18 4 0 1 0 1
#> 126 6.37 1.8515990 0 0 26 3 0 1 0 1
#> 127 6.15 1.8164520 0 1 21 4 1 1 0 0
#> 128 1.92 0.6523252 1 0 12 2 1 1 0 1
#> 129 3.27 1.1847900 0 0 11 3 0 1 0 0
#> 130 2.18 0.7793249 0 1 18 4 0 1 0 0
#> 131 5.62 1.7263320 0 0 22 3 0 1 0 0
#> 132 9.29 2.2289390 0 1 38 4 0 1 0 1
#> 133 6.41 1.8578590 0 0 10 3 1 1 0 1
#> 134 7.46 2.0095550 0 0 22 3 1 1 0 1
#> 135 6.59 1.8855530 1 0 16 2 1 1 0 1
#> 136 6.73 1.9065750 1 0 20 2 1 1 0 1
#> 137 5.61 1.7245510 0 0 14 3 1 1 0 1
#> 138 3.65 1.2947270 0 1 14 4 0 1 0 1
#> 139 13.01 2.5657180 0 1 15 4 1 1 0 0
#> 140 6.97 1.9416150 0 0 18 3 1 1 0 0
#> 141 7.69 2.0399210 0 0 21 3 1 1 0 1
#> 142 6.73 1.9065750 0 0 15 3 0 1 0 0
#> 143 5.13 1.6351060 0 0 10 3 1 1 0 1
#> 144 2.14 0.7608059 0 1 6 4 0 1 0 1
#> 145 4.53 1.5107220 1 0 8 2 1 1 0 1
#> 146 9.10 2.2082740 1 0 18 2 0 1 0 1
#> 147 9.78 2.2803390 0 0 15 3 1 1 0 1
#> 148 3.63 1.2892330 0 1 11 4 0 1 0 1
#> 149 7.21 1.9754690 0 0 20 3 1 0 1 1
#> 150 10.62 2.3627390 0 0 18 3 1 1 0 1
#> 151 4.62 1.5303950 0 0 10 3 1 1 0 1
#> 152 6.54 1.8779370 0 0 26 3 1 1 0 1
#> 153 12.12 2.4948570 0 0 35 3 1 0 0 1
#> 154 7.21 1.9754690 0 1 30 4 1 1 0 1
#> 155 6.25 1.8325820 0 1 6 4 1 0 0 1
#> 156 3.85 1.3480730 0 0 13 3 1 1 0 1
#> 157 3.03 1.1085630 0 0 10 3 0 0 0 1
#> 158 2.01 0.6981347 0 0 16 3 0 1 0 1
#> 159 3.90 1.3609770 0 1 5 4 1 1 0 1
#> 160 6.35 1.8484550 0 0 11 3 1 1 0 1
#> 161 2.00 0.6931472 0 1 6 4 0 1 0 1
#> 162 7.69 2.0399210 0 0 22 3 1 1 0 0
#> 163 2.63 0.9669839 0 0 4 3 0 1 0 1
#> 164 5.00 1.6094380 0 1 15 4 1 1 0 1
#> 165 6.54 1.8779370 0 0 7 3 0 1 0 1
#> 166 5.19 1.6467340 0 0 10 3 0 1 0 1
#> 167 9.75 2.2772670 0 0 8 3 1 1 0 1
#> 168 2.81 1.0331840 0 0 14 3 0 1 1 1
#> 169 4.62 1.5303950 0 0 11 3 1 1 0 0
#> 170 7.33 1.9919760 0 0 34 3 1 1 0 0
#> 171 7.69 2.0399210 0 1 12 4 1 1 0 0
#> 172 3.26 1.1817270 0 0 10 3 1 1 0 0
#> 173 5.77 1.7526720 1 0 11 2 0 1 0 1
#> 174 5.59 1.7209790 0 1 8 4 1 1 0 0
#> 175 5.13 1.6351060 0 0 28 3 0 1 1 0
#> 176 14.74 2.6905650 1 0 24 2 1 1 0 0
#> 177 3.67 1.3001920 0 0 8 3 1 1 0 1
#> 178 9.73 2.2752140 0 1 13 4 0 1 0 0
#> 179 3.46 1.2412690 0 0 4 3 1 1 0 0
#> 180 6.37 1.8515990 0 1 43 4 1 1 0 0
#> 181 6.58 1.8840350 0 0 30 3 0 1 0 1
#> 182 10.15 2.3174740 0 0 16 3 1 1 1 0
#> 183 9.23 2.2224590 0 0 19 3 1 1 0 0
#> 184 6.75 1.9095430 0 0 21 3 0 0 0 0
#> 185 10.22 2.3243470 0 0 26 3 0 1 0 1
#> 186 4.76 1.5602480 0 0 8 3 1 1 0 0
#> 187 1.76 0.5653138 0 0 24 3 0 1 0 1
#> 188 12.73 2.5439610 0 1 15 4 1 1 0 0
#> 189 5.85 1.7664420 0 0 26 3 1 1 0 0
#> 190 3.17 1.1537320 0 0 6 3 0 0 0 0
#> 191 5.99 1.7900910 1 0 19 2 0 1 0 0
#> 192 4.62 1.5303950 0 0 4 3 0 1 0 0
#> 193 1.80 0.5877866 0 1 23 4 0 1 0 0
#> 194 5.95 1.7833910 0 1 25 4 0 1 0 0
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