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$type),'_and_')
[[1]]
[1] "foo" "bar"
[[2]]
[1] "foo" "bar_2"
[[3]]
[1] "foo" "bar"
[[4]]
[1] "foo" "bar_2"
谢谢你的指点。我还没完全弄懂R列表。
这个问题已经很老了,但我将添加目前我发现的最简单的解决方案。
library(reshape2)
before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
newColNames <- c("type1", "type2")
newCols <- colsplit(before$type, "_and_", newColNames)
after <- cbind(before, newCols)
after$type <- NULL
after
5年后添加必要的数据。表解决方案
library(data.table) ## v 1.9.6+
setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_")]
before
# attr type type1 type2
# 1: 1 foo_and_bar foo bar
# 2: 30 foo_and_bar_2 foo bar_2
# 3: 4 foo_and_bar foo bar
# 4: 6 foo_and_bar_2 foo bar_2
我们还可以通过添加类型来确保结果列具有正确的类型并提高性能。转换和固定参数(因为"_and_"不是一个真正的正则表达式)
setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_", type.convert = TRUE, fixed = TRUE)]
另一个选择是使用新的tidyr包。
library(dplyr)
library(tidyr)
before <- data.frame(
attr = c(1, 30 ,4 ,6 ),
type = c('foo_and_bar', 'foo_and_bar_2')
)
before %>%
separate(type, c("foo", "bar"), "_and_")
## attr foo bar
## 1 1 foo bar
## 2 30 foo bar_2
## 3 4 foo bar
## 4 6 foo bar_2
一个简单的方法是使用sapply()和[函数:
before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
out <- strsplit(as.character(before$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