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

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

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

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

这个主题几乎耗尽了，但我想提供一个稍微更一般的版本，你不知道输出列的数量，一个先验的解决方案。举个例子

before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2', 'foo_and_bar_2_and_bar_3', 'foo_and_bar'))
  attr                    type
1    1             foo_and_bar
2   30           foo_and_bar_2
3    4 foo_and_bar_2_and_bar_3
4    6             foo_and_bar

我们不能使用dplyr separate()，因为在分割之前我们不知道结果列的数量，所以我随后创建了一个使用stringr分割列的函数，并给出了所生成列的模式和名称前缀。我希望使用的编码模式是正确的。

split_into_multiple <- function(column, pattern = ", ", into_prefix){
  cols <- str_split_fixed(column, pattern, n = Inf)
  # Sub out the ""'s returned by filling the matrix to the right, with NAs which are useful
  cols[which(cols == "")] <- NA
  cols <- as.tibble(cols)
  # name the 'cols' tibble as 'into_prefix_1', 'into_prefix_2', ..., 'into_prefix_m' 
  # where m = # columns of 'cols'
  m <- dim(cols)[2]

  names(cols) <- paste(into_prefix, 1:m, sep = "_")
  return(cols)
}

然后我们可以在dplyr管道中使用split_into_multiple，如下所示:

after <- before %>% 
  bind_cols(split_into_multiple(.$type, "_and_", "type")) %>% 
  # selecting those that start with 'type_' will remove the original 'type' column
  select(attr, starts_with("type_"))

>after
  attr type_1 type_2 type_3
1    1    foo    bar   <NA>
2   30    foo  bar_2   <NA>
3    4    foo  bar_2  bar_3
4    6    foo    bar   <NA>

然后我们可以用gather来整理…

after %>% 
  gather(key, val, -attr, na.rm = T)

   attr    key   val
1     1 type_1   foo
2    30 type_1   foo
3     4 type_1   foo
4     6 type_1   foo
5     1 type_2   bar
6    30 type_2 bar_2
7     4 type_2 bar_2
8     6 type_2   bar
11    4 type_3 bar_3

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