R中字段抽取、字段合并、字段匹配

1、字段抽取

字段抽取，是根據已知列數據的開始和結束位置，抽取出新的列

字段截取函數：substr(x,start,stop)

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    tel <- '18922254812';  
    #運營商  
    band <- substr(tel, 1, 3)  
    #地區(qū)  
    area <- substr(tel, 4, 7)  
    #號碼段  
    num <- substr(tel, 8, 11)  
      
    tels <- read.csv('1.csv');  
    #運營商  
    bands <- substr(tels[,1], 1, 3)  
    #地區(qū)  
    areas <- substr(tels[,1], 4, 7)  
    #號碼段  
    nums <- substr(tels[,1], 8, 11)  
      
    new_tels <- data.frame(tels, bands, areas, nums)  

2、字段合并

字段合并，是指將同一個數據框中的不同列，進行合并，形成新的列

字符分割函數：paste(x1,x2,...,sep=" ")

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    data <- read.table('1.csv', sep=' ')  
      
    p_data <- paste(data[,1], data[,2], data[,3], sep="")  
      
    newData <- data.frame(data, p_data)  

3、記錄合并

將兩個結構相同的數據框，合并成一個數據框

記錄合并函數：rbind(dataFrame1,dataFrame2,...)
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    data_1_1 <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE, fileEncoding='utf-8');  
    data_1_2 <- read.table('2.csv', sep='|', header=TRUE, fileEncoding='utf-8');  
    data_1_3 <- read.table('3.csv', sep='|', header=TRUE, fileEncoding='utf-8');  
      
    data <- rbind(data_1_1, data_1_2, data_1_3)  
    fix(data)  

4、字段匹配

將不同結構的數據框，按照一定的條件進行合并（兩表合并）

字段匹配函數：merge(x,y,by.x,by.y)

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    items <- read.table('1.csv', sep='|', header=FALSE, fileEncoding='utf-8')  
    fix(items)  
      
    prices <- read.table('2.csv', sep='|', header=FALSE, fileEncoding='utf-8')  
    fix(prices)  
      
    itemPrices <- merge(prices, items, by.x=c('V1'), by.y=c('V1'))  
    fix(itemPrices)  

Join( )也可以用來實現兩表連接：

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    inner_join(t1,t2,by=c("列名1","列名2"))  
    #功能等于：  
    merge(t1,t2,by.x="列名",by.y="列名")  
      
    #還有其他的join方式：  
    full_join 全連接  
    left_join 左連接  
    right_join 右連接  

5、字符串處理高級技巧
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    x <- c("Hellow", "World", "!")   
    #一、字符串長度  
    nchar(x)  
    #[1] 6 5 1  
    length(x)  
    #[1] 3  
      
    #二、字符串替換  
    chartr("HW", "ZX", x)  
    #[1] "Zellow" "Xorld"  "!"       
      
    #三、字符串的大小寫轉換  
    tolower(x)  
    #[1] "hellow" "world"  "!"  
    toupper(x)  
    #[1] "HELLOW" "WORLD"  "!"       
      
    #四、字符串的拼接  
    paste("CK", 1:6, sep="")  
    #[1] "CK1" "CK2" "CK3" "CK4" "CK5" "CK6"   
    x <- list(a="aaa", b="bbb", c="ccc")   
    y <- list(d=1, e=2)   
    paste(x, y, sep="-")       
    #較短的向量被循環(huán)使用   
    #[1] "aaa-1" "bbb-2" "ccc-1"   
      
    #五、字符串切割  
    text <- "Hello word!"  
    strsplit(text, ' ')  
    #[[1]]  
    #[1] "Hello" "word!"  
    class(strsplit(text, ' '))  
    #[1] "list"  
      
    #有一種情況很特殊：  
    #如果split參數的字符長度為0，得到的結果就是一個個的字符：  
    strsplit(text, '')  
    #[[1]]  
    # [1] "H" "e" "l" "l" "o" " " "w" "o" "r" "d" "!"  
      
    #一個首字符大寫的綜合案例  
    capStringAll <- function(x)  
      {  
      s <- strsplit(x, " ")[[1]]  
      paste(toupper(substring(s, 1, 1)), substring(s, 2),  
            sep = "", collapse = " ")  
    }  
    capStringAll("hello word")  
    #[1] "Hello Word"  
      
    capString <- function(x)   
      {  
      s <- strsplit(x, " ")[[1]]  
      s[1] <- paste(toupper(substring(s[1], 1, 1)), substring(s[1], 2), sep = "", collapse = " ");  
      paste(s, sep = "", collapse = " ")  
    }  
    capString("hello word")  
    #[1] "Hello word"  
      
    #六、字符串的查找  
    #grep, grepl: 返回pattern的匹配項。  
    #前者返回匹配項目的下標；后者返回邏輯值，x長度有多少，就返回多少個邏輯值。  
    #如果添加一個value參數，賦值為T，則返回匹配項的值。  
    text <- c("Company", "Coworker", "Cooperation", "Can")  
    grep("o", text)  
    #[1] 1 2 3  
      
    grepl("o", text)  
    #[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  
      
    grep("o", text, value = T)  
    #[1] "Company"     "Coworker"    "Cooperation"  
      
    #七、字符串的替換  
    #sub, gsub: 返回用replacement替換匹配項之后的x(字符型向量)。  
    #前者只替換向量中每個元素的第一個匹配值，后者替換所有匹配值。  
    #注意以下兩個例子中"o"的替換方式。  
    sub("o", "xx", text)  
    #[1] "Cxxmpany"     "Cxxworker"    "Cxxoperation" "Can"   
    gsub("o", "xx", text)  
    #[1] "Cxxmpany"     "Cxxwxxrker"   "Cxxxxperatixxn" "Can"  
      
    #八、字符串的截取  
    x <- "123456789"   
    substr(x, 2, 4)   
    #[1] "234"   
    substring(x, c(2,4), c(4,5,8))   
    #[1] "234"     "45"      "2345678"