【问题标题】:Splitting a character column into two and repeat将一个字符列一分为二并重复
【发布时间】:2019-01-16 10:37:15
【问题描述】:

这是我的数据,

v11 <- c("00240031", "00310028")
v12 <- c("00000000", "00000000")
v13 <- c("00310064", "00180058")
data <- data.frame(v11, v12, v13)
data <- lapply(data, as.character)
testdata <- as.data.frame(data, stringsAsFactors = F)
testdata[testdata == '0'] <- '000000000'
testdata

我想将每一列(从 v11 到 v99)分成两列。我正在使用substr 将其拆分为第一列,

transform(v11, v11_a = substr(v11, 1, 4), v11_b = substr(v11, 5, 8))

    X_data v11_a v11_b
1 00240031  0024  0031
2 00310028  0031  0028

除了X_data 列之外,看起来都不错。我不想把它放在输出中。有更好的方法吗?

tidyr::separate 不适用,因为我的数据是字符类型?

v11 %>% separate(v11, into = c('v11_a', 'v11_b'), sep = 4)
Error in UseMethod("separate_") : 
  no applicable method for 'separate_' applied to an object of class "character"

其次,如何为后续列(例如 v11 到 v99)重复该过程?

理想情况下,在拆分然后转换为数字类型后,我的最终数据应该如下所示,

> dataf
  v11_a v11_b v12_a v12_b v13_a v13_b
1    24    31     0     0    31    64
2    31    28     0     0    18    58

评论:

您想出令人惊叹的解决方案的速度之快令人惊叹。谢谢你们。

【问题讨论】:

标签: r tidyverse


【解决方案1】:

base R 中,这可以通过遍历列、用分隔符, 替换非零之间的0、读入data.frame (read.table) 和cbind 来完成。 list 的数据集

lst1 <- lapply(testdata, function(x) {
      x1 <- read.table(text = sub("(?<=[1-9])0+", ",", x, perl = TRUE),
             header = FALSE, sep=",", col.names = c('a', 'b'), fill = TRUE)
      replace(x1, is.na(x1), 0)})
do.call(cbind, lst1)
#   v11.a v11.b v12.a v12.b v13.a v13.b
#1    24    31     0     0    31    64
#2    31    28     0     0    18    58

也可以使用tidyverse 完成,首先将gather 转换为“长”格式,然后执行separateion,最后将spread 转换为“宽”格式

library(tidyverse)
gather(testdata) %>%
    separate(value, into = c('a', 'b'), sep=4, convert = TRUE) %>% 
    gather(key1, val, a:b) %>%
    unite(key, key, key1, sep="_") %>% 
    group_by(key) %>% 
    mutate(ind = row_number()) %>% 
    spread(key, val) %>%
    select(-ind)
# A tibble: 2 x 6
#  v11_a v11_b v12_a v12_b v13_a v13_b
#  <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#1    24    31     0     0    31    64
#2    31    28     0     0    18    58

或者另一种选择是使用summarise_allread.table

testdata %>%
   summarise_all(funs(list(read.table(text =sub("^(....)", "\\1 ", .),
             header = FALSE)))) %>%
   unnest

【讨论】:

  • 非常感谢。奇迹般有效。你像往常一样是这里最好的救生员之一。你有什么推荐的读物给我,这样我就可以自己做这些了吗?
  • @ome。很高兴知道它有效。我建议除了阅读之外,每天至少练习一个小时。我认为你可以从 youtube 上获得很多免费视频,但练习很重要
【解决方案2】:

这是一个使用非常方便的想法进行此类操作library(splitstackshape)

library(splitstackshape)

cSplit(setDT(testdata)[, lapply(.SD, function(i) gsub("(.{4})", "\\1 ", i))], names(testdata), sep = ' ')
#   v11_1 v11_2 v12_1 v12_2 v13_1 v13_2
#1:    24    31     0     0    31    64
#2:    31    28     0     0    18    58

【讨论】:

  • 看起来很方便的包。
【解决方案3】:

一些在data.table 中玩耍并重用您现有的substr() 逻辑:

library(data.table)
setDT(testdata)
cols <- paste0("v", 11:13)
new_cols <- paste0(rep(cols, 2), rep(c("a", "b"), each = length(cols)))
extra <- function(x) substr(x, 1, 4)
extrb <- function(x) substr(x, 5, 8)
testdata[, (new_cols) := c(lapply(.SD, extra), lapply(.SD, extrb)), .SDcols = cols]

> testdata
        v11      v12      v13 v11a v12a v13a v11b v12b v13b
1: 00240031 00000000 00310064 0024 0000 0031 0031 0000 0064
2: 00310028 00000000 00180058 0031 0000 0018 0028 0000 0058

【讨论】:

  • 我喜欢您的代码易于调试。知道如何在没有前三列的情况下输出吗?
  • 你可以用testdata[, !cols, with = FALSE]删除它们。
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