librarys-datimport.qmd

               values_to = "Totholz")
```

### Veränderung Totholz

```{r}
ver_tot_sheet_names <- excel_sheets("../data/ver_tot.xlsx")
ver_tot <- lapply(ver_tot_sheet_names, function(sheet) {
  read_excel("../data/ver_tot.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = c("NaN"))
})
# Namen der Liste anpassen
names(ver_tot) <- ver_tot_sheet_names
```

#### Veränderung Totholz m³/ha*a Land-Baumartengruppe - reell

```{r}
ver_tot_land_qm_ha_reell <- ver_tot$ver_tot_land_qm_ha_reell %>% 
  pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
               names_to = "Baumartengruppe",
               values_to = "Veränderungen")

```


#### Veränderung Waldfläche mit Totholz Index BWI2012=100 Land-Baumartengruppe - reell

```{r}
ver_tot_index_2012_2022 <- ver_tot$ver_tot_index_waldfl_2012_2022 %>% 
  pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
               names_to = "Baumartengruppe",
               values_to = "Indexänderungen")

```



### Naturnähe, Stammschaden und öko. Baummerkmale {.hidden .unnumbered .unlisted}

```{r imp_naturnaehe, include=FALSE}
# # Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# # Namen der Blätter automatisch auslesen
# naturnaehe_sheet_names <- excel_sheets("../struktur_naturnaehe_schad.xlsx")
# naturnaehe <- lapply(naturnaehe_sheet_names, function(sheet) {
#   read_excel("../struktur_naturnaehe_schad.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
# })
# # Namen der Liste anpassen
# names(naturnaehe) <- naturnaehe_sheet_names
```

### Zeitpläne

```{r}
# zeitplan_sheet_names <- excel_sheets("../zeitplanung.xlsx")
# zeitplan <- lapply(zeitplan_sheet_names, function(sheet) {
#   read_excel("../zeitplanung.xlsx", sheet = sheet, skip = 5 
#              #,na = ""# "NaN"
#              )
# })
# names(zeitplan) <- zeitplan_sheet_names
```
:::