Question

最近，我开始学习R，并尝试通过自动化过程来探索更多内容。下面是示例数据，我正在尝试通过查找并替换标签（商品名：名称）中的特定文本来创建新列。

从那时起，我正在处理大量新数据，我想使用R编程而不是使用excel公式来自动化。

数据集：

strings<-c("Zonal Manager","Department Manager","Network Manager","Head of Sales","Account Manager","Alliance Manager","Additional Manager","Senior Vice President","General manager","Senior Analyst", "Solution Architect","AGM")

我使用的R代码：

t<-data.frame(strings,stringsAsFactors = FALSE)
colnames(t)[1]<-"Designations"
y<-sub(".*Manager*","Manager",strings,ignore.case = TRUE)

挑战：
在此过程中，所有数据都更改为Manager，但我需要用主要主题替换其他名称。

我尝试使用ifelse语句，grep，grepl，str，sub等，但是我没有得到想要的东西

由于主要主题分散，我不能使用第一/第二/最后一个词（作为“定界”）。例如：首席信息官或商业财务经理或股东周年大会

Excel工作：
我已经将300个主要主题编码为...

经理（适用于所有总经理，助理经理，销售经理等）建筑师（Solution Arch，Sr。Arch等）主任（高级主任，主任，助理主任等）资深分析师分析员主管（代表销售主管）

我要寻找的是：我需要创建一个新列，并且应该像在Excel中使用R一样用相关的主要主题替换文本。

如果我可以将我已经在excel中编码的主要主题与使用R编程（例如excel中的vlookup）相匹配的主题，那就可以了。

预期结果： enter image description here 预先感谢您的帮助！

是的，我正在处理的完全相同。谢谢！！但是当我通过上传新数据集（excel文件）并使用

df %>% 
   mutate(theme=gsub(".*(Manager|Lead|Director|Head|Administrator|Executive|Executive|VP|President|Consultant|CFO|CTO|CEO|CMO|CDO|CIO|COO|Cheif Executive Officer|Chief Technological Officer|Chief Digital Officer|Chief Financial Officer|Chief Marketing Officer|Chief Digital Officer|Chief Information Officer,Chief Operations Officer)).*","\\1",Designations,ignore.case = TRUE))

它没有用。我应该在其他地方纠正吗？

Answer 1

数据：

strings<-c("Zonal Manager","Department Manager","Network Manager","Head of Sales","Account Manager",
           "Alliance Manager","Additional Manager","Senior Vice President","General manager","Senior Analyst", "Solution Architect","AGM")

您需要准备一个良好的查找表：（完成并使其完美。）

lu_table <- data.frame(new = c("Manager", "Architect","Director"), old = c("Manager|GM","Architect|Arch","Director"), stringsAsFactors = F)

然后，您可以让mapply完成这项工作：

mapply(function(new,old) {ans <- strings; ans[grepl(old,ans)]<-new; strings <<- ans; return(NULL)}, new = lu_table$new, old = lu_table$old)

现在看看strings：

> strings
 [1] "Manager"               "Manager"               "Manager"               "Head of Sales"         "Manager"               "Manager"              
 [7] "Manager"               "Senior Vice President" "General manager"       "Senior Analyst"        "Architect"             "Manager"

请注意：

此解决方案使用<<-。因此，这可能不是最好的解决方案。但是在这种情况下有效。

Answer 2

您的意思是这样的吗？

library(dplyr)
strings <-
  c(
    "Zonal Manager",
    "Department Manager",
    "Network Manager",
    "Head of Sales",
    "Account Manager",
    "Alliance Manager",
    "Additional Manager",
    "Senior Vice President",
    "General manager",
    "Senior Analyst",
    "Solution Architect",
    "AGM"
  )

df = data.frame(Designations = strings)


df %>%
  mutate(
    theme = gsub(
      ".*(manager|head|analyst|architect|agm|director|president).*",
      "\\1",
      Designations,
      ignore.case = TRUE
    )
  )
#>             Designations     theme
#> 1          Zonal Manager   Manager
#> 2     Department Manager   Manager
#> 3        Network Manager   Manager
#> 4          Head of Sales      Head
#> 5        Account Manager   Manager
#> 6       Alliance Manager   Manager
#> 7     Additional Manager   Manager
#> 8  Senior Vice President President
#> 9        General manager   manager
#> 10        Senior Analyst   Analyst
#> 11    Solution Architect Architect
#> 12                   AGM       AGM

^{由reprex package（v0.2.1）于2018-10-04创建}

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2 个答案: