Question

我正在尝试使用tidyr来分隔数据框中的一列，同时仅将其应用于特定行。虽然dplyr :: filter完成了这项工作，但它省略了我的其余数据。是否有一种干净的方法将tidyr应用于特定行，同时保持其余数据不变？

这是我的问题的一个例子：

#creating DF for the example
df<-data.frame(var_a=letters[1:5],
               var_b=c(sample(1:100,5)),
               text=c("foo_bla","here_do","oh_yes","baa","land"))

给了我这个：

  var_a var_b    text
1     a    10 foo_bla
2     b    58 here_do
3     c    34  oh_yes
4     d     1     baa
5     e    47    land

#separating one col:
clean_df<-df %>% separate(text,into=c("first","sec"),sep="_",remove=F)
clean_df

  var_a var_b    text first  sec
1     a    10 foo_bla   foo  bla
2     b    58 here_do  here   do
3     c    34  oh_yes    oh  yes
4     d     1     baa   baa <NA>
5     e    47    land  land <NA>

我想只拆分“here_do”行。提前感谢您的任何帮助！

Answer 1

另一种方法：

cols_to_split = c('here_do')

clean_df <-df %>% 
     filter(text %in% cols_to_split) %>% 
     tidyr::separate(text,into=c("first","sec"),sep="_",remove=F) %>% 
     bind_rows(filter(df, !text %in% cols_to_split))


#  var_a var_b    text first  sec
#1     b     7 here_do  here   do
#2     a    26 foo_bla  <NA> <NA>
#3     c    23  oh_yes  <NA> <NA>
#4     d     2     baa  <NA> <NA>
#5     e    67    land  <NA> <NA>

如果您需要将其余行保留在第一列＆＃39;中，您可以使用：

clean_df <-df %>% 
     filter(text %in% cols_to_split) %>% 
     tidyr::separate(text,into=c("first","sec"),sep="_",remove=F) %>% 
     bind_rows(filter(df, !text %in% cols_to_split)) %>% 
     mutate(first = ifelse(is.na(first), as.character(text), first))

#  var_a var_b    text   first  sec
#1     b     7 here_do    here   do
#2     a    26 foo_bla foo_bla <NA>
#3     c    23  oh_yes  oh_yes <NA>
#4     d     2     baa     baa <NA>
#5     e    67    land    land <NA>

Answer 2

我们可以在base R中通过替换“text”列中“here_do”的分隔符进行此操作，即使用sub将其更改为“here，do”，并使用{{1}进行读取原始数据集

和read.csv

cbind

如果我们需要cbind(df, read.csv(text=sub("(?<=here)_(?=do)", ",", df$text, perl = TRUE), header=FALSE, col.names = c("first", "sec"))) # var_a var_b text first sec #1 a 93 foo_bla foo_bla #2 b 51 here_do here do #3 c 65 oh_yes oh_yes #4 d 70 baa baa #5 e 32 land land解决方案，请使用tidyr

extract

将tidyr仅应用于特定行

2 个答案: