我想取表格的数据

before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
  attr          type
1    1   foo_and_bar
2   30 foo_and_bar_2
3    4   foo_and_bar
4    6 foo_and_bar_2

然后在上面的列"type"上使用split(),得到如下内容:

  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2

我想出了一些难以置信的复杂的东西,涉及到某种形式的应用,但我后来把它放错了地方。这似乎太复杂了,不是最好的办法。我可以使用strsplit如下所示,但不清楚如何将其返回到数据帧中的2列。

> strsplit(as.character(before$type),'_and_')
[[1]]
[1] "foo" "bar"

[[2]]
[1] "foo"   "bar_2"

[[3]]
[1] "foo" "bar"

[[4]]
[1] "foo"   "bar_2"

谢谢你的指点。我还没完全弄懂R列表。


当前回答

这个问题已经很老了,但我将添加目前我发现的最简单的解决方案。

library(reshape2)
before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
newColNames <- c("type1", "type2")
newCols <- colsplit(before$type, "_and_", newColNames)
after <- cbind(before, newCols)
after$type <- NULL
after

其他回答

5年后添加必要的数据。表解决方案

library(data.table) ## v 1.9.6+ 
setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_")]
before
#    attr          type type1 type2
# 1:    1   foo_and_bar   foo   bar
# 2:   30 foo_and_bar_2   foo bar_2
# 3:    4   foo_and_bar   foo   bar
# 4:    6 foo_and_bar_2   foo bar_2

我们还可以通过添加类型来确保结果列具有正确的类型并提高性能。转换和固定参数(因为"_and_"不是一个真正的正则表达式)

setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_", type.convert = TRUE, fixed = TRUE)]

从R版本3.4.0开始,您可以使用utils包中的strcapture()(包含在基本R安装中),将输出绑定到另一列上。

out <- strcapture(
    "(.*)_and_(.*)",
    as.character(before$type),
    data.frame(type_1 = character(), type_2 = character())
)

cbind(before["attr"], out)
#   attr type_1 type_2
# 1    1    foo    bar
# 2   30    foo  bar_2
# 3    4    foo    bar
# 4    6    foo  bar_2

基本的,但可能很慢的:

n <- 1
for(i in strsplit(as.character(before$type),'_and_')){
     before[n, 'type_1'] <- i[[1]]
     before[n, 'type_2'] <- i[[2]]
     n <- n + 1
}

##   attr          type type_1 type_2
## 1    1   foo_and_bar    foo    bar
## 2   30 foo_and_bar_2    foo  bar_2
## 3    4   foo_and_bar    foo    bar
## 4    6 foo_and_bar_2    foo  bar_2

另一个选择是使用新的tidyr包。

library(dplyr)
library(tidyr)

before <- data.frame(
  attr = c(1, 30 ,4 ,6 ), 
  type = c('foo_and_bar', 'foo_and_bar_2')
)

before %>%
  separate(type, c("foo", "bar"), "_and_")

##   attr foo   bar
## 1    1 foo   bar
## 2   30 foo bar_2
## 3    4 foo   bar
## 4    6 foo bar_2

一个简单的方法是使用sapply()和[函数:

before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
out <- strsplit(as.character(before$type),'_and_')

例如:

> data.frame(t(sapply(out, `[`)))
   X1    X2
1 foo   bar
2 foo bar_2
3 foo   bar
4 foo bar_2

Sapply()的结果是一个矩阵,需要转置并转换回数据帧。然后是一些简单的操作,产生你想要的结果:

after <- with(before, data.frame(attr = attr))
after <- cbind(after, data.frame(t(sapply(out, `[`))))
names(after)[2:3] <- paste("type", 1:2, sep = "_")

在这一点上,之后是你想要的

> after
  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2