Rで解析：ファイルを楽々読み込む「ezpickr」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("ezpickr")

#もしくはR 4.3.1の場合
remotes::install_github('jooyoungseo/mboxr')
remotes::install_github('trinker/textreadr')
remotes::install_github('jooyoungseo/ezpickr')

#パッケージの読み込み
library("ezpickr")

###データ例の作成#####
set.seed(1234)
n <- 10
TestData <- data.frame(ID = 1:n,
                       Group = sample(c("A", "テスト", "C"),
                                      n, replace = TRUE),
                       Time_A = rnorm(n),
                       Time_B = rnorm(n))

#ForImpパッケージを利用
if(!require("ForImp", quietly = TRUE)){
  install.packages("ForImp");require("ForImp")
}
#欠損値を代入
TestData[, 3:4] <- missingmat2(TestData[, 3:4], missing = 10)

#保存場所を指定してxlsxで出力
#openxlsxパッケージを利用
if(!require("openxlsx", quietly = TRUE)){
  install.packages("openxlsx");require("openxlsx")
}
#保存
setwd(dir = choose.dir(caption = "保存場所を指定"))
write.xlsx(TestData, "TestData.xlsx")
#######

#ダイアログからファイルを読み込む:pickコマンド
#読み込み可能なファイル形式:
#csv, csv2, tsv, txt, xls, xlsx, json, html, htm, php, pdf,
#doc, docx, rtf, RData, Rda, RDS, sav(SPSS), por, sas7bdat,
#sas7bcat, dta, xpt, mbox, Rmd
#データ例を読み込み
ReadData <- pick()
#確認
ReadData
# A tibble: 10 x 4
ID Group  Time_A  Time_B
<dbl> <chr>   <dbl>   <dbl>
1     1 テスト NA      0.705 
2     2 テスト NA     -0.647 
3     3 A      NA      0.868 
4     4 C      -0.517 NA     
5     5 A      NA      0.310 
6     6 A       0.880 NA     
7     7 テスト  1.37  NA     
8     8 テスト -1.69  NA     
9     9 C      -0.627 NA     
10    10 テスト NA      0.0114