使用tidyverse将字符串列拆分为多个

像这样:

library(tidyverse)

df1 %>%
  mutate(id = row_number()) %>% 
  separate_rows(X) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(Y = "yes") %>% 
  spread(X, Y, fill = "no")

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   id [4]
     id A     B     C    
  <int> <chr> <chr> <chr>
1     1 yes   yes   no   
2     2 yes   yes   yes  
3     3 yes   no    no   
4     4 yes   no    yes  

这里有一个使用 base R 具有 table . 我们将“x”列拆分为 , 变成一个 list 属于 vector s,将其转换为两列 data.frame 具有 stack ,获取频率 桌子 并将其转换为逻辑

table(stack(setNames(strsplit(as.character(df1$X), ", +"), 
                    seq_len(nrow(df1))))[2:1]) > 0
 #   values
#ind    A     B     C
#  1 TRUE  TRUE FALSE
#  2 TRUE  TRUE  TRUE
#  3 TRUE FALSE FALSE
#  4 TRUE FALSE  TRUE

通孔 stringi

stringi::stri_split_fixed(df1$X, ", ", simplify = TRUE) != ""
#      [,1]  [,2]  [,3]
# [1,] TRUE  TRUE FALSE
# [2,] TRUE  TRUE  TRUE
# [3,] TRUE FALSE FALSE
# [4,] TRUE  TRUE FALSE

TRUE / FALSE 本质上是 yes / no 但是如果你需要字符矩阵,你可以一直这样做 ifelse(., "yes", "no") 保持矩阵结构。

一种不依赖分组的稍有不同的方法。到“yes/”no“的最终转换也是按列执行的,而不是依赖于从长数据到宽数据的转换。对于非常大的数据集,这可能会更有效。

df2 <- df1 %>% 
  mutate(row_num = 1:n()) %>% 
  separate_rows(X) %>% 
  spread(X, 1) %>% 
  select(-row_num) %>% 
  mutate_all(~ifelse(!is.na(.), 'Yes', 'No'))

    A   B   C
1 Yes Yes  No
2 Yes Yes Yes
3 Yes  No  No
4 Yes  No Yes

这里有另一个解决方案 base

lets <- strsplit(as.character(.subset2(df1,1L)), ', ')
lets_unique <- unique(unlist(lets))
vapply(seq_along(lets_unique),function(k)grepl(lets_unique[k],lets),logical(length(lets)))
#      [,1]  [,2]  [,3]
# [1,] TRUE  TRUE FALSE
# [2,] TRUE  TRUE  TRUE
# [3,] TRUE FALSE FALSE
# [4,] TRUE FALSE  TRUE

使用 splitstackshape

library(splitstackshape)
newdf=cSplit_e(df1, "X", sep = ", ",type = "character")
newdf[newdf==1]='Yes'
newdf[is.na(newdf)]='No'

newdf
        X X_A X_B X_C
1    A, B Yes Yes  No
2 A, B, C Yes Yes Yes
3       A Yes  No  No
4    A, C Yes  No Yes