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用R語言處理字符串，相比于perl和python來說，比較麻煩。不能用下標(biāo)提取，也不能用循環(huán)遍歷索引。而R自身的字符串處理函數(shù)，如sub()、grep()等函數(shù)又增加的記憶負(fù)擔(dān)。隨著使用R語言的場(chǎng)景越來越多，字符串處理是必不可少的。給大家推薦一個(gè)由 Hadley Wickham 開發(fā)的一個(gè)靈活的字符串處理包stringr。

stringr的安裝和其他安裝包一樣，進(jìn)入到R的命令界面，運(yùn)行以下命令并加載：

install.packages('stringr')

library(stringr)

stringr處理字符串是以正則表達(dá)式為基礎(chǔ)的，所以在學(xué)習(xí)和使用stringr的時(shí)候最好能對(duì)正則表達(dá)式有一定的了解。

# 字符串長(zhǎng)度，類似R基礎(chǔ)函數(shù)的nchar

str_length(c('a', 'R for datascience', NA))

#> [1] 1 18 NA

#

# fruit <- c('apple','banana',="" 'pear',="">

str_count(fruit, 'a') # 返回向量fruit中可以匹配字母a的個(gè)數(shù)

#> [1] 1 3 1 1

str_c()           把多個(gè)字符串拼接起來，類似str_join和R基礎(chǔ)函數(shù)paste

str_c('x', 'y')

#> [1] 'xy'

str_c('x', 'y', 'z')

#> [1] 'xyz'

使用sep參數(shù)，設(shè)定分隔符:

str_c('x', 'y', sep =',')

#> [1] 'x, y'

和其他R函數(shù)一樣，缺失值會(huì)忽略. 如果你想輸出確實(shí)值為 'NA',需要用到str_replace_na()函數(shù):

x <>c('abc', NA)

str_c('|-', x, '-|')

#> [1] '|-abc-|' NA

str_c('|-', str_replace_na(x), '-|')

#> [1] '|-abc-|''|-NA-|'

上面的事例可以看出，str_c()是向量化處理的，自動(dòng)循環(huán)向量，輸出同樣長(zhǎng)度的向量：

str_c('prefix-', c('a', 'b', 'c'), '-suffix')

#> [1] 'prefix-a-suffix''prefix-b-suffix' 'prefix-c-suffix'

如果結(jié)合if語句，會(huì)選擇性的輸出想要的結(jié)果，如下：

name <>'Hadley'

time_of_day <>'morning'

birthday <>FALSE

str_c(

  'Good ',time_of_day, ' ', name,

  if(birthday) ' and HAPPY BIRTHDAY',

  '.'

)

#> [1] 'Good morning Hadley.'

如果需要把向量也鏈接起來，需要使用參數(shù) collapse:

str_c(c('x', 'y', 'z'), collapse =', ')

#> [1] 'x, y, z'

字符串提取函數(shù)是str_sub，有兩個(gè)參數(shù)start和end

需要注意的是，如果字符串太短，是str_sub并不會(huì)報(bào)錯(cuò)，會(huì)盡可能的返回匹配的結(jié)果：

你也可以是 str_sub() 去進(jìn)行替換和修改匹配的字符串：

# 參數(shù)locale用于設(shè)定轉(zhuǎn)換的語言，默認(rèn)是英語

x <>c('apple', 'eggplant', 'banana')

檢查字符串是否匹配成功，并返回邏輯值

x <>c('apple', 'banana', 'pear')

str_detect(x, 'e')

#> [1] TRUE FALSE  TRUE

# 結(jié)合sum函數(shù)可以統(tǒng)計(jì)有多少個(gè)匹配成功

sum(str_detect(x, 'e'))

#> [1] 2

# 使用！符合可以得到相反的結(jié)果

!str_detect(x, 'e')

#> [1] FALSE TRUE FALSE

# 可以使用正在匹配的模式

x[str_detect(x, 'e')]

#> [1] 'apple' 'pear'

x[str_detect(x, 'e$')] # 美元符號(hào)$，在正則表達(dá)式里面表示末尾匹配

#> [1] 'pear'

str_replace(string, pattern,replacement) 

str_replace_all(string, pattern,replacement) 

以上兩個(gè)函數(shù)用于替換匹配成功的字符，區(qū)別是str_replace指替換第一個(gè)匹配成功的字符，str_replace_all替換全部匹配成功的字符:

x <>c('apple', 'pear', 'banana')

str_replace(x, 'a', '-')    #只替換a為-，而且只替換一次

#> [1] '-pple'  'pe-r'   'b-nana'

str_replace_all(x, 'a', '-')   #替換全部a為-

#> [1] '-pple'  'pe-r'   'b-n-n-'

str_replace(x, '[aeiou]', '-') #[aeiou]表示替換中括號(hào)中其中之一

#> [1] '-pple'  'p-ar'   'b-nana'

str_replace_all(x, '[aeiou]', '-') #[aeiou]表示替換中括號(hào)中所有

#> [1] '-ppl-''p--r'   'b-n-n-'

# 其中str_repalce_all，可以寫成以下字典的模式：

x <>c('1house', '2cars', '3people')

str_replace_all(x, c('1' = 'one', '2' = 'two', '3' = 'three'))

#> [1] 'one house'    'two cars'     'three people'

str_subset(string, pattern)

val <-c('abc', 123,="">

str_subset(val,'a')

[1] 'abc' 'cba'

str_subset(val,'^a')

[1] 'abc'

str_subset(val,'a$')

[1] 'cba'

x <> 'This is a sentence.  This is another sentence.'

其他方法不常用，

 /End.