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tidyverse:将字符串拆分为data.frame作为行

stringr tidyverse string r

MYaseen208 · 技术社区 · 4 年前

我想根据 \n 排成一排 data.frame . 下面给出的代码不符合要求。任何暗示。

library(tidyverse)
Test <- "ASD 7\nDEF \n This"

library(stringr)
str_split(string = Test, pattern = "\n")
[[1]]
[1] "ASD 7" "DEF "  " This
    
tb <- 
  as_tibble(Test) %>% 
  set_names("Test")

tb %>% 
  str_split(string = Test, pattern = "\n")
[[1]]
[1] NA

Warning message:
In stri_split_regex(string, pattern, n = n, simplify = simplify,  :
  NAs introduced by coercion

ASD 7
DEF
This

1 回复 | 直到 4 年前

AnilGoyal 4 年前

str_split 设计用于处理原子向量而不是数据集。这是没有理由的 data 因此它只能这样工作

str_split(tb$Test, '\n')

[[1]]
[1] "ASD 7" "DEF "  " This"

或者

> tb %>%
+   mutate(chr_list = str_split(Test, '\n'))
# A tibble: 1 x 2
  Test                 chr_list 
  <chr>                <list>   
1 "ASD 7\nDEF \n This" <chr [3]>

tidyr::separate 或 tidyr::separate_rows() 这样地

tb %>%
  separate_rows(Test, sep = '\n')

# A tibble: 3 x 1
  Test   
  <chr>  
1 "ASD 7"
2 "DEF " 
3 " This"

或者

tb %>%
  separate(Test, into = c('A', 'B', 'C'), sep = '\n')

# A tibble: 1 x 3
  A     B      C      
  <chr> <chr>  <chr>  
1 ASD 7 "DEF " " This"

附言:如果你想删除空白也可以使用 '\\s*\n+\\s*' 作为分离模式

tb %>%
  transmute(text_data = map(str_split(Test, '\n'), ~ str_trim(.x))) %>%
  unnest_longer(text_data)

# A tibble: 3 x 1
  text_data
  <chr>    
1 ASD 7    
2 DEF      
3 This

或者

tb %>%
  separate_rows(Test, sep = "\\s*\n+\\s*")

# A tibble: 3 x 1
  Test 
  <chr>
1 ASD 7
2 DEF  
3 This

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