Question

我有一个带有数字ID变量的数据框，用于识别多级采样方案中的主要，次要和终极采样单元。我想将原始ID变量拆分为三个新变量，分别识别不同的采样单位：

示例：

>df[1:2,]
ID Var        var1     var2      var3     var4         var5  
501901          9    SP.1          1        W         12.10    
501901          9    SP.1          2        W         17.68

我想要的是什么：

>df[1:2,]
ID1    ID2     ID3   var1   var2  var3     var4    var5  
5      01      901    9    SP.1    1        W     12.10    
5      01      901    9    SP.1    2        W     17.68

我知道R中有一些功能可以分割字符串，但我找不到相同的数字设施。

谢谢，

涓

Answer 1

您可以使用例如substring：

df <- data.frame(ID = c(501901, 501902))

splitted <- t(sapply(df$ID, function(x) substring(x, first=c(1,2,4), last=c(1,3,6))))
cbind(df, splitted)
#      ID 1  2   3
#1 501901 5 01 901
#2 501902 5 01 902

Answer 2

然而另一个替代方法是使用read.fwf重新读取第一列并指定宽度：

cbind(read.fwf(file = textConnection(as.character(df[, 1])), 
               widths = c(1, 2, 3), colClasses = "character", 
               col.names = c("ID1", "ID2", "ID3")), 
      df[-1])
#   ID1 ID2 ID3 var1 var2 var3 var4  var5
# 1   5  01 901    9 SP.1    1    W 12.10
# 2   5  01 901    9 SP.1    2    W 17.68

这里的一个优点是能够以方便的方式设置生成的列名称，并确保列是字符，从而保留可能存在的任何前导零。

Answer 3

这应该有效：

df <- cbind(do.call(rbind, strsplit(gsub('(.)(..)(...)', '\\1 \\2 \\3', paste(df[,1])),' ')), df[,-1]) # You need that paste() there because gsub() works only with text.

或substr()

df <- cbind(ID1=substr(df[, 1],1,1), ID2=substr(df[, 1],2,3), ID3=substr(df[, 1],4,6), df[, -1])

Answer 4

由于它们是数字，因此您必须进行一些数学运算才能提取所需的数字。以radix-10表示的数字可写为：

d0*10^0 + d1*10^1 + d2*10^2 ... etc. where d0..dn are the digits of the number.

因此，要从6位数字中提取最高有效数字，数字表示为：

number = d5*10^5 + d4*10^4 + d3*10^3 + d2*10^2 + d1*10^1 + d0*10^0

如您所见，将此数字除以10 ^ 5将为您提供：

number / 10^5 = d5*10^0 + d4*10^(-1) + d3*10^(-2) + d2*10^(-3) + d1*10^(-4) + d0*10^(-5)

瞧！现在，如果将结果解释为整数，则已提取最高有效数字，因为现在所有其他数字的权重都小于0，因此小于1.您可以执行类似的操作来提取其他数字。对于最不重要位置的数字，您可以进行模运算而不是除法。

示例：

501901 / 10^5 = 5 // first digit
501901 % 10^5 = 1 // last digit
(501901 / 10^4) % 10^1 = 0 // second digit
(501901 / 10^2) % 10^2 = 19 // third and fourth digit

Answer 5

多年前已经提出了几个简洁的答案，但我没有提到使用outer函数找到有用的解决方案。在这个搜索引擎时代，我把它放在这里以防其他人发现它很方便。

我遇到了一个稍微简单的问题：将一列6位数字转换成6列代表每个数字。这可以使用outer，整数除法（%/%）和模数（%%）的组合来解决。

 DF <- data.frame("ID" = runif(3)*10^6, "a" = sample(letters, 3,T))
 DF <- cbind(DF, "ID" = outer(DF$ID, 10^c(5:0), function(a, b) a %/% b %% 10))
 DF
#       ID a ID.1 ID.2 ID.3 ID.4 ID.5 ID.6
# 1 814895 z    8    1    4    8    9    5
# 2 417209 q    4    1    7    2    0    9
# 3 545797 c    5    4    5    7    9    7

这里提出的问题稍微复杂一些，要求整数除法和模数都有不同的值。

 DF <- data.frame("ID" = runif(3)*10^6, "a" = sample(letters, 3,T))
 DF <- cbind(DF, "ID" = outer(DF$ID, c(1:3), function(a,b) a %/% 10^c(5,3,0)[b] %% 10^b))
 DF
#      ID a ID.1 ID.2 ID.3
# 1 809372 q    8    9  372
# 2 954790 g    9   54  789
# 3 166970 l    1   66  969

Answer 6

如果由于某种原因您不想转换为character，以下是实现您想要的方式之一

DF <- data.frame(ID = c(501901, 501902), var1 = c("a", "b"), var2 = c("c", "d"))

result <- t(sapply(DF$ID, function(y) {
    c(y%/%1e+05, (y - y%/%1e+05 * 1e+05)%/%1000, y - y%/%1000 * 1000)
}))


DF <- cbind(result, DF[, -1])

names(DF)[1:3] <- c("ID1", "ID2", "ID3")

DF
##   ID1 ID2 ID3 var1 var2
## 1   5   1 901    a    c
## 2   5   1 902    b    d

Answer 7

有了这么多的答案，感觉我需要提出一些东西：）

library(qdap)
x <- colSplit(dat$ID_Var, col.sep="")
data.frame(ID1=x[, 1], ID2=paste2(x[, 2:3], sep=""), 
    ID3=paste2(x[, 4:6],sep=""), dat[, -1])

##   ID1 ID2 ID3 var1 var2 var3 var4  var5
## 1   5  01 901    9 SP.1    1    W 12.10
## 2   5  01 901    9 SP.1    2    W 17.68

如何将数字拆分为R中的数字

7 个答案: