Question

我正在使用数据框，其中一列包含的数值主要是数字，但可能包含非数字条目。我想将此列拆分为多列。其中一个新列应包含原始条目的数字部分，另一列应包含任何非数字元素。

以下是一个示例数据框：

df <- data.frame(ID=1:4,x=c('< 0.1','100','A 2.5', '200'))

以下是我希望数据框看起来像：

ID   x1   x2
1    <    0.1
2         100
3    A    2.5
4         200

我目前正在利用的数据的特征是字符串的结构总是如下：非数字元素（如果存在）总是在数字元素之前，并且两个元素总是用空间。

我可以使用reshape包中的colsplit来根据空格拆分列。这个问题是它复制了任何不能分成两个元素的条目，

require(reshape)
df <- transform(df, x=colsplit(x,split=" ", names("x1","x2")))
df
ID  x1   x2
1   <    0.1
2   100  100
3   A    2.5
4   200  200

这不是非常有问题，因为我可以进行一些后处理以从列＃34; x1中删除数字元素。＆＃34;

我还可以在函数中使用strsplit完成我想要做的事情：

split.fn <- function(id){
 new.val <- unlist(strsplit(as.character(df$x[df$ID==id])," "))
   if(length(new.val)==1){
     return(data.frame(ID=id,x1="NA",x2=new.val))
   }else{
     return(data.frame(ID=id,x1=new.val[1],x2=new.val[2]))
   }  

}
data.frame(rbindlist(lapply(unique(df$ID),split.fn)))
ID   x1   x2
1    <    0.1
2    NA   100
3    A    2.5
4    NA   200

但这似乎很麻烦。

基本上我在此概述的两个选项都有效。但我怀疑有更优雅或直接的方法来获得所需的数据框架。

Answer 1

您可以使用 tidyr

中的

const Counter& Counter::operator++() const

separate()

如果您绝对需要删除tidyr::separate(df, x, c("x1", "x2"), " ", fill = "left") # ID x1 x2 # 1 1 < 0.1 # 2 2 <NA> 100 # 3 3 A 2.5 # 4 4 <NA> 200值，则可以执行

NA

然后我们

tdy <- tidyr::separate(df, x, c("x1", "x2"), " ", fill = "left")
tdy[is.na(tdy)] <- ""

Answer 2

这不使用任何包：

transform(df,
  x1 = ifelse(grepl(" ", x), sub(" .*", "", x), NA),
  x2 = sub(".* ", "", paste(x)))

，并提供：

  ID     x   x1  x2
1  1 < 0.1    < 0.1
2  2   100 <NA> 100
3  3 A 2.5    A 2.5
4  4   200 <NA> 200

如何将数据框中的字符串拆分为多个列

2 个答案: