我可以使用什么 R 代码将列分成两部分？答案

【问题标题】：What R code can I use to separate the column into two?我可以使用什么 R 代码将列分成两部分？
【发布时间】：2021-03-20 06:22:34
【问题描述】：

已经多次尝试使用 dplyr 和 tidyr。它正在分离，但所有内容都堆叠在一列中，而另一列全是 NA 的

Card_ID.Campaign_Responce
100751677 F
103865437 F
104811325 F
101232348 F...continued (5959 data points)

【问题讨论】：

如何正确提问请参考本网站的帮助页面。
这个数据框有 5000+ 个数据点。运行以下代码后，我能够分离列，但数据点堆叠在一列中，另一列全部 NAs

标签： r text dplyr rstudio tidyr

【解决方案1】：

您可以使用tidyr 包中的separate 函数。

df <- data.frame(Card_ID.Campaign_Responce = c("100751677 F", "103865437 F", "104811325 F",
                                               "101232348 F", "103332398 F", "105464138 F", 
                                               "100054168 F", "100116075 F", "103039321 F", 
                                               "101186950 T", "100284919 T", "105043270 F", 
                                               "103627192 F", "100624075 F", "100141427 T", 
                                               "105294724 F", "100591001 F", "100764619 T", 
                                               "106418294 T", "101497198 T"))

head(df)

> head(df)
  Card_ID.Campaign_Responce
1               100751677 F
2               103865437 F
3               104811325 F
4               101232348 F
5               103332398 F
6               105464138 F


df <- tidyr::separate(df, 1, c("Card_ID", "Campaign_Response"), " ")

head(df)

> head(df)
    Card_ID Campaign_Response
1 100751677                 F
2 103865437                 F
3 104811325                 F
4 101232348                 F
5 103332398                 F
6 105464138                 F

https://tidyr.tidyverse.org/reference/separate.html

【讨论】：

【解决方案2】：

正确理解问题后编辑：你也可以使用stringr包中的str_split_fixed：

library(stringr)
df1 <- data.frame(str_split_fixed(df$Card_ID.Campaign_Responce, " ", 2))
names(df1) <- c('Card_ID', 'Campaign_Response')

数据：

df <- data.frame(Card_ID.Campaign_Responce = c("100751677 F", "103865437 F", "104811325 F", "101232348 F", "103332398 F", "105464138 F", "100054168 F", "100116075 F", "103039321 F", "101186950 T", "100284919 T", "105043270 F", "103627192 F", "100624075 F", "100141427 T", "105294724 F", "100591001 F", "100764619 T", "106418294 T", "101497198 T"))

【讨论】：