Question

我有一个如下数据框。我想将最后一列拆分为2.拆分需要根据唯一的第一列完成：其余的列不重要。

在新数据框中，将有4列。第3列为（a，b，d），第4列为（1,2：3,3：4：4）

有什么建议吗？我的代码的第4行不起作用:(。我可以使用全新的解决方案或对第4行进行更正

employee <- c('John Doe','Peter Gynn','Jolie Hope')
salary <- c(3, 2, 1)
df <- data.frame(employee, salary, originalColumn = c("a :1", "b :2:3", "d: 3:4:4"))

as.data.frame(do.call(rbind, strsplit(df,":")))

-------------------- UPDATE1

以下解决方案效果很好。但我需要一个修改过的解决方案，因为我刚刚意识到第3列中的某些单元格不会出现＆＃34;：＃34;。在这种情况下，我希望该单元格中的文本在拆分该列

后仅显示在第一列中

employee <- c('John Doe','Peter Gynn','Jolie Hope')
salary <- c(3, 2, 1)
df <- data.frame(employee, salary, originalColumn = c("a :1", "b", "d: 3:4:4"))

Answer 1

您可以使用cSplit。在您更新的数据框中，

library(splitstackshape)
cSplit(df, "originalColumn", sep = ":{1}")
#      employee salary originalColumn_1 originalColumn_2
# 1:   John Doe      3                a                1
# 2: Peter Gynn      2                b               NA
# 3: Jolie Hope      1                d            3:4:4

在原始数据框中，

df1 <- data.frame(employee, salary,   
                  originalColumn = c("a :1", "b :2:3", "d: 3:4:4"))
cSplit(df1, "originalColumn", sep = ":{1}")
#      employee salary originalColumn_1 originalColumn_2
# 1:   John Doe      3                a                1
# 2: Peter Gynn      2                b              2:3
# 3: Jolie Hope      1                d            3:4:4

注意：我使用splitstackshape版本1.4.2。我相信sep参数已从版本1.4.0更改

Answer 2

您可以使用extract中的tidyr将originalColumn分割为two列。在下面的代码中，我创建了3列并从结果中删除了一个不需要的列。

 library(tidyr)
 pat  <- "([^ :])( ?:|: ?|)(.*)"
 extract(df, originalColumn, c("Col1", "ColN", "Col2"), pat)[,-4]
 #     employee salary Col1  Col2
 #1   John Doe      3    a     1
 #2 Peter Gynn      2    b   2:3
 #3 Jolie Hope      1    d 3:4:4

使用更新的df，（为了更好地识别 - df1）

 extract(df1, originalColumn, c("Col1", "ColN", "Col2"), pat)[,-4]
 #    employee salary Col1  Col2
 #1   John Doe      3    a     1
 #2 Peter Gynn      2    b      
 #3 Jolie Hope      1    d 3:4:4

或者未在column

中创建新的df

 extract(df, originalColumn, c("Col1", "Col2"), "(.)[ :](.*)") %>%
                                  mutate(Col2= gsub("^\\:", "", Col2))

 #   employee salary Col1   Col2
 #1   John Doe      3    a      1
 #2 Peter Gynn      2    b    2:3
 #3 Jolie Hope      1    d  3:4:4

根据df中的模式，以下代码也有效。此处，用于提取第一列的regex为(.)。点是字符串开头的单个元素，括号内将为Col1提取。然后，丢弃第一个后面的.{2}两个元素，括号(.*)中的其余元素构成Col2。

extract(df, originalColumn, c("Col1", "Col2"), "(.).{2}(.*)")
#    employee salary Col1  Col2
#1   John Doe      3    a     1
#2 Peter Gynn      2    b   2:3
#3 Jolie Hope      1    d 3:4:4

或使用strsplit

as.data.frame(do.call(rbind, strsplit(as.character(df$originalColumn), " :|: ")))
#   V1    V2
#1  a     1
#2  b   2:3
#3  d 3:4:4

对于df1，这是使用strsplit

的解决方案

  lst <- strsplit(as.character(df1$originalColumn), " :|: ")
  as.data.frame(do.call(rbind,lapply(lst,  
          `length<-`, max(sapply(lst, length)))) )
  #  V1    V2
 #1  a     1
 #2  b  <NA>
 #3  d 3:4:4

Answer 3

你很亲密，这是一个解决方案：

library(stringr)

df[, c('Col1','Col2')] <- do.call(rbind, str_split_fixed(df$originalColumn,":",n=2))
df$originalColumn <- NULL

    employee salary Col1 Col2
1   John Doe      3  a       1
2 Peter Gynn      2  b     2:3
3 Jolie Hope      1   d  3:4:4

注意：

stringr::str_split()优于base::strsplit()，因为您不必执行as.character()，并且您希望将n=2参数限制为仅限于{{1}}第一个＆＃39;：＆＃39;

拆分列分隔符R.

3 个答案: