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用R语言处理字符串，相比于perl和python来说，比较麻烦。不能用下标提取，也不能用循环遍历索引。而R自身的字符串处理函数，如sub()、grep()等函数又增加的记忆负担。随着使用R语言的场景越来越多，字符串处理是必不可少的。给大家推荐一个由 Hadley Wickham 开发的一个灵活的字符串处理包stringr。
stringr的安装和其他安装包一样，进入到R的命令界面，运行以下命令并加载：
install.packages('stringr') library(stringr)
stringr处理字符串是以正则表达式为基础的，所以在学习和使用stringr的时候最好能对正则表达式有一定的了解。
1）字符串的长度 # 字符串长度，类似R基础函数的nchar str_length(c('a', 'R for datascience', NA)) #> [1] 1 18 NA # # fruit <- c('apple','banana',="" 'pear',=""> str_count(fruit, 'a') # 返回向量fruit中可以匹配字母a的个数 #> [1] 1 3 1 1
2）字符串拼接函数： str_c() 把多个字符串拼接起来，类似str_join和R基础函数paste
str_c('x', 'y') #> [1] 'xy' str_c('x', 'y', 'z') #> [1] 'xyz'
使用sep参数，设定分隔符:
str_c('x', 'y', sep =',') #> [1] 'x, y'
和其他R函数一样，缺失值会忽略. 如果你想输出确实值为 'NA',需要用到str_replace_na()函数:
x <>c('abc', NA) str_c('|-', x, '-|') #> [1] '|-abc-|' NA str_c('|-', str_replace_na(x), '-|') #> [1] '|-abc-|''|-NA-|' 上面的事例可以看出，str_c()是向量化处理的，自动循环向量，输出同样长度的向量：
str_c('prefix-', c('a', 'b', 'c'), '-suffix') #> [1] 'prefix-a-suffix''prefix-b-suffix' 'prefix-c-suffix'
如果结合if语句，会选择性的输出想要的结果，如下：
name <>'Hadley' time_of_day <>'morning' birthday <>FALSE
str_c( 'Good ',time_of_day, ' ', name, if(birthday) ' and HAPPY BIRTHDAY', '.' ) #> [1] 'Good morning Hadley.'
如果需要把向量也链接起来，需要使用参数 collapse:
str_c(c('x', 'y', 'z'), collapse =', ') #> [1] 'x, y, z'
3）字符串提取： 字符串提取函数是str_sub，有两个参数start和end str_sub(string, start, end)
str_sub #> [1] 'App' 'Ban' 'Pea' # negative numbers count backwards from end str_sub #> [1] 'ple' 'ana' 'ear'
需要注意的是，如果字符串太短，是str_sub并不会报错，会尽可能的返回匹配的结果：
str_sub #> [1] 'a' 你也可以是
str_sub
#> [1] 'apple' 'banana' 'pear'
4）大小写转换： # 参数locale用于设定转换的语言，默认是英语
# 转换成大写 str_to_upper #> [1] 'I' 'H' # 转换成小写 str_to_lower #> [1] 'i' 'h' # 首字母转换成大写
str_to_title() #> [1] 'Apple'
5）字符串排序：
str_sort #> [1] 'apple' 'banana' 'eggplant' str_order #> [1] 1 3 2 x[str_order #> [1] 'apple' 'banana' 'eggplant'
6）检查字符串是否匹配： 检查字符串是否匹配成功，并返回逻辑值 x <>c('apple', 'banana', 'pear') str_detect(x, 'e') #> [1] TRUE FALSE TRUE # 结合sum函数可以统计有多少个匹配成功 sum(str_detect(x, 'e')) #> [1] 2 # 使用！符合可以得到相反的结果 !str_detect(x, 'e') #> [1] FALSE TRUE FALSE # 可以使用正在匹配的模式 x[str_detect(x, 'e')] #> [1] 'apple' 'pear' x[str_detect(x, 'e$')] # 美元符号$，在正则表达式里面表示末尾匹配 #> [1] 'pear'
7）替换 str_replace(string, pattern,replacement) str_replace_all(string, pattern,replacement)
以上两个函数用于替换匹配成功的字符，区别是str_replace指替换第一个匹配成功的字符，str_replace_all替换全部匹配成功的字符:
x <>c('apple', 'pear', 'banana') str_replace(x, 'a', '-') #只替换a为-，而且只替换一次 #> [1] '-pple' 'pe-r' 'b-nana'
str_replace_all(x, 'a', '-') #替换全部a为- #> [1] '-pple' 'pe-r' 'b-n-n-'
str_replace(x, '[aeiou]', '-') #[aeiou]表示替换中括号中其中之一 #> [1] '-pple' 'p-ar' 'b-nana'
str_replace_all(x, '[aeiou]', '-') #[aeiou]表示替换中括号中所有 #> [1] '-ppl-''p--r' 'b-n-n-'
# 其中str_repalce_all，可以写成以下字典的模式： x <>c('1house', '2cars', '3people') str_replace_all(x, c('1' = 'one', '2' = 'two', '3' = 'three')) #> [1] 'one house' 'two cars' 'three people'
8）返回匹配的字符串 str_subset(string, pattern) val <-c('abc', 123,="">
# 全文匹配 str_subset(val,'a') [1] 'abc' 'cba'
# 开头匹配 str_subset(val,'^a') [1] 'abc'
# 结尾匹配 str_subset(val,'a$') [1] 'cba'
9）字符串分割
#以空格分割字符串，返回的是一个list str_split [[1]] [1] 'This' 'is' 'a' 'sentence.' '' 'This' 'is' [8] 'another' 'sentence.' #以空格分割字符串，返回的是一个list，可以用下标提取，使其成为一个向量 str_split #> [1] 'This' 'is' 'a' 'sentence.' '' 'This' #> [7] 'is' 'another' 'sentence.' # 使用boundary('word')这种方式，是以word的边界为分割，可以提出标点符号以及多余的空格，如下： str_split #> [1] 'This' 'is' 'a' 'sentence' 'This' 'is' #> [7] 'another' 'sentence' 其他方法不常用， str_trim(): 去掉字符串的空格和TAB(\t) str_pad(): 补充字符串的长度 str_dup(): 复制字符串 str_wrap(): 控制字符串输出格式 str_locate: 找到匹配的字符串的位置。 str_conv: 字符编码转换
/End. |
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