我如何修剪开头和结尾空白?

我有一些麻烦的前导和尾随空白在一个数据。框架。

例如，我根据特定条件查看data.frame中的特定行:

> myDummy[myDummy$country == c("Austria"),c(1,2,3:7,19)] 



[1] codeHelper     country        dummyLI    dummyLMI       dummyUMI       

[6] dummyHInonOECD dummyHIOECD    dummyOECD      

<0 rows> (or 0-length row.names)

我想知道为什么我没有得到预期的输出，因为奥地利显然存在于我的数据框架中。在查看了我的代码历史并试图找出错误后，我尝试了:

> myDummy[myDummy$country == c("Austria "),c(1,2,3:7,19)]
   codeHelper  country dummyLI dummyLMI dummyUMI dummyHInonOECD dummyHIOECD
18        AUT Austria        0        0        0              0           1
   dummyOECD
18         1

我所更改的命令只是在奥地利之后增加了一个空白。

显然还会出现更多烦人的问题。例如，当我喜欢根据国家列合并两帧时。一个data.frame使用“Austria”，而另一个frame使用“Austria”。匹配不起作用。

有没有一种很好的方法来“显示”屏幕上的空白，让我意识到这个问题? 我能移除R开头和结尾的空白吗?

到目前为止，我曾经写过一个简单的Perl脚本，它消除了白色的速度，但如果我能以某种方式在R中做到这一点就好了。

当前回答

一个简单的函数来删除开头和结尾的空白:

trim <- function( x ) {
  gsub("(^[[:space:]]+|[[:space:]]+$)", "", x)
}

用法:

> text = "   foo bar  baz 3 "
> trim(text)
[1] "foo bar  baz 3"

2014-02-19 13:37:24

其他回答

1)要查看空白，可以直接调用print.data.frame，并修改参数:

print(head(iris), quote=TRUE)
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width  Species
# 1        "5.1"       "3.5"        "1.4"       "0.2" "setosa"
# 2        "4.9"       "3.0"        "1.4"       "0.2" "setosa"
# 3        "4.7"       "3.2"        "1.3"       "0.2" "setosa"
# 4        "4.6"       "3.1"        "1.5"       "0.2" "setosa"
# 5        "5.0"       "3.6"        "1.4"       "0.2" "setosa"
# 6        "5.4"       "3.9"        "1.7"       "0.4" "setosa"

其他选项请参见?print.data.frame。

2010-02-15 10:00:20

我试过trim()。它适用于空格和“\n”。

x = '\n              Harden, J.\n              '

trim(x)

2018-09-16 07:46:06

一个简单的函数来删除开头和结尾的空白:

trim <- function( x ) {
  gsub("(^[[:space:]]+|[[:space:]]+$)", "", x)
}

用法:

> text = "   foo bar  baz 3 "
> trim(text)
[1] "foo bar  baz 3"

2014-02-19 13:37:24

myDummy[myDummy$country == "Austria "] <- "Austria"

在这之后，你需要强制R不承认“奥地利”是一个关卡。让我们假设你也有“USA”和“Spain”作为关卡:

myDummy$country = factor(myDummy$country, levels=c("Austria", "USA", "Spain"))

这比得票最高的回答要少一些威慑力，但它仍然有效。

2017-06-15 14:56:20

最好的方法是trimws()。

下面的代码将这个函数应用到整个数据框架。

mydataframe<- data.frame(lapply(mydataframe, trimws),stringsAsFactors = FALSE)

2017-09-25 08:55:46

我如何修剪开头和结尾空白?

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