我下载了你的数据集，并以这种方式阅读了每个Excel工作表（例如，对于工作表“总体”和“面积”）：

install.packages("readxl")
library(readxl)
library(data.table)

dt_overall <- as.data.table(read_excel("test_file.xls", sheet = "Overall"))
area_sheet <- as.data.table(read_excel("test_file.xls", sheet = "Area"))

最后，我像这样得到dt（例如，只有“Area”表的部分数据集）：

同样，您也可以使用read_xls函数代替read_excel。
我检查了一下，它也能正常工作，甚至更快，因为read_excel是readxl包中read_xls和read_xlsx函数的 Package 器。
此外，您可以使用readxl包中的excel_sheets函数读取Excel文件的所有工作表。

更新

使用microbenchmark软件包对以下软件包/函数进行基准测试：gdata::read.xls、XLConnect::readWorksheetFromFile和readxl::read_excel。
但是XLConnect是一个基于Java的解决方案，所以它需要大量的RAM。

我发现我无法在下载后立即使用read_xl打开该文件，但如果我在Excel中打开该文件，保存它，然后再次关闭它，那么read_xl就能够打开它而没有问题。
我建议处理数百个文件的解决方案是构建一个小的C#命令行实用程序，用于打开，保存和关闭Excel文件。源代码如下，该实用程序可以使用Visual Studio社区版编译。

using System.IO;
using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel;

namespace resaver
{
  class Program
  {
    static void Main(string[] args)
    {
      string srcFile = Path.GetFullPath(args[0]);
      Excel.Application excelApplication = new Excel.Application();
      excelApplication.Application.DisplayAlerts = false;
      Excel.Workbook srcworkBook = excelApplication.Workbooks.Open(srcFile);
      srcworkBook.Save();
      srcworkBook.Close();
      excelApplication.Quit();
    }
  }
}

编译后，可以使用例如system2()从R调用该实用程序。

我将提出一个不同的工作流程。如果你碰巧安装了LibreOffice，那么你可以通过编程将Excel文件转换为csv。我有Linux，所以我在bash中这样做，但我相信在macOS中也可以。
因此，打开一个终端，导航到包含Excel文件的文件夹，然后在终端中运行：

for i in *.xls
    do soffice --headless --convert-to csv "$i" 
done

现在，在R中，你可以使用data.table::fread通过一个循环来读取你的文件：

场景1：文件结构不同

如果文件的结构不同，那么你不想把它们放在一起。你可以在R中运行：

files <- dir("path/to/files", pattern = ".csv")
all_files <- list()
for (i in 1:length(files)){
  fileName <- gsub("(^.*/)(.*)(.csv$)", "\\2", files[i])
  all_files[[fileName]] <- fread(files[i])
}

如果你想将列表中的命名元素提取到全局环境中，以便将它们转换为对象，你可以使用list2env：

list2env(all_files, envir = .GlobalEnv)

请注意两件事：首先，在gsub调用中，斜线的方向。其次，如果全局环境中的对象与列表中的命名元素同名，则list2env可能会覆盖这些对象。

场景二：文件的结构相同

在这种情况下，很可能你想把它们都放在一起。你可以在R中运行：

files <- dir("path/to/files", pattern = ".csv")
joined <- list()
for (i in 1:length(files)){
  joined <- rbindlist(joined, fread(files[i]), fill = TRUE)
}

在我的系统上，我不得不使用path.expand。

R> file = "~/blah.xls"
R> read_xls(file)

Error: 
  filepath: ~/Dropbox/signal/aud/rba/balsheet/data/a03.xls
  libxls error: Unable to open file

R> read_xls(path.expand(file)) # fixed

重新保存您的文件，您可以轻松解决您的问题。
我以前也发现过这个问题，但我从你们的讨论中得到了答案。
我用read_excel()打开了这些文件。

我看到了一个类似的错误，并希望分享一个短期的解决方案。

library(readxl)
download.file("https://mjwebster.github.io/DataJ/spreadsheets/MLBpayrolls.xls", "MLBPayrolls.xls")
MLBpayrolls <- read_excel("MLBpayrolls.xls", sheet = "MLB Payrolls", na = "n/a")

收益率（在我的课堂上的一些系统上，但不是其他系统）：
错误：文件路径：MLBPayrolls.xls libxls错误：无法打开文件
临时解决方案是将xls文件的URL粘贴到Firefox中，然后通过浏览器下载。一旦完成，我们就可以运行read_excel行而不会出错。
这是今天在Windows 10上发生的，使用R 3.6.2和R Studio 1.2.5033。

如果你已经从网上下载了.xls数据，即使你在Ms.Excel中打开它，它也会首先打开一个提示，要求确认你是否信任来源，见下面的截图，我猜这就是R（read_xls）也无法打开它的原因，因为它被认为是不安全的。将其保存为.xlsx文件，然后使用read_xlsx()或read_excel() .

虽然这不是一个基于代码的解决方案，但我只是改变了类型文件。例如，将xls保存为csv或xlsx。然后将其打开为常规文件。
我为我工作，因为当我打开我的xls文件时，我弹出消息：* “'file.xls''的文件格式和扩展名不匹配。该文件可能已损坏或不安全..."*