我有一个data.frame,其中一些单元格包含逗号分隔值的字符串:
d <- data.frame(a=c(1:3),
b=c("name1, name2, name3", "name4", "name5, name6"),
c=c("name7","name8, name9", "name10" ))
我想将每个名称拆分为自己的单元格的字符串分开。
很容易tidyr::separate_rows(d, b, sep=",")
如果一次完成一列。但我不能同时对“b”和“c”这两列执行此操作,因为它要求每个字符串中的名称数相同。而不是写
tidyr::separate_rows(d, b, sep=",")
tidyr::separate_rows(d, c, sep=",")
有没有办法在单行中执行此操作,例如申请?像
这样的东西apply(d, 2, separate_rows(...))
不确定如何将参数传递给separate_rows()
函数。
答案 0 :(得分:11)
您可以使用管道。请注意,会自动检测到sep = ", "
。
d %>% separate_rows(b) %>% separate_rows(c)
# a b c
# 1 1 name1 name7
# 2 1 name2 name7
# 3 1 name3 name7
# 4 2 name4 name8
# 5 2 name4 name9
# 6 3 name5 name10
# 7 3 name6 name10
注意:使用tidyr版本0.6.0,其中包含%>%
运算符。
更新:使用@doscendodiscimus评论,我们可以使用for()
循环并在每次迭代中重新分配d
。这样我们就可以拥有尽可能多的列。我们将使用列名的字符向量,因此我们需要切换到标准评估版separate_rows_
。
cols <- c("b", "c")
for(col in cols) {
d <- separate_rows_(d, col)
}
提供更新后的d
a b c
1 1 name1 name7
2 1 name2 name7
3 1 name3 name7
4 2 name4 name8
5 2 name4 name9
6 3 name5 name10
7 3 name6 name10
答案 1 :(得分:4)
以下是使用splitstackshape::cSplit
和zoo::na.locf
的替代方法。
library(splitstackshape)
library(zoo)
df <- cSplit(d, 1:ncol(d), "long", sep = ",")
na.locf(df[rowSums(is.na(df)) != ncol(df),])
# a b c
#1: 1 name1 name7
#2: 1 name2 name7
#3: 1 name3 name7
#4: 2 name4 name8
#5: 2 name4 name9
#6: 3 name5 name10
#7: 3 name6 name10