Question

我有这个df：

df = data.frame(
                date = c(01/01/2020, 01/02/2020, 01/03/2020), 
                day = c("Rain31", "Rain12", "Rain04")
)

        date    day 
1 01/01/2020 Rain31 
2 01/02/2020 Rain12 
3 01/03/2020 Rain04

我想达到这个目标：

        date    day   true.day
1 01/01/2020 Rain31 31/01/2020
2 01/02/2020 Rain12 12/02/2020
3 01/03/2020 Rain04 01/03/2020

我可以使用split（）和unite（）

但是现在，我可以只使用基本函数：（

我做了什么：（对于分辨率而言并不重要）

  df %>%
    separate(day,  into = c("rain", "nday"), sep = 4  ) %>%
    separate(date, into = c("day", "month_year"), sep = 3) %>%
    unite(DataPrecMax, nday, month_year, sep = "")

Answer 1

您可以从0x9a列中删除非数字，并替换day的前2个字符。

date

数据

df$true.date <- df$date
substring(df$true.date, 1, 2) <- sub('\\D+', '', df$day)
df
#        date    day  true.date
#1 01/01/2020 Rain31 31/01/2020
#2 01/02/2020 Rain12 12/02/2020
#3 01/03/2020 Rain04 04/03/2020

Answer 2

我们可以使用str_replace

library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
   mutate(true.day = str_replace(date, '..', str_remove(day, 'Rain')))
#.       date    day   true.day
#1 01/01/2020 Rain31 31/01/2020
#2 01/02/2020 Rain12 12/02/2020
#3 01/03/2020 Rain04 04/03/2020

如果我们仅需要base R个函数

df$true.day <- with(df, sub("^..(\\S+)\\s+\\D+(\\d+)", "\\2\\1", paste(date, day)))

数据

df <- data.frame(
  date = c("01/01/2020", "01/02/2020", "01/03/2020"), 
  day = c("Rain31", "Rain12", "Rain04"), stringsAsFactors = FALSE)

仅使用R基本函数将一列分成两部分

2 个答案:

数据