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Accepted
Joe
Asked: 2024-03-22 23:09:52 +0800 CST

Usando strsplit para dividir meus dados em um dataframe

  • 772

Peço desculpas se isso foi perguntado antes, mas eu só queria explorar se a filtragem de meus dados desse formato pode ser feita usando strsplito símbolo '='. Para fazer isso, sempre que virmos o símbolo '=', pegamos as informações de cada lado dele, seria algo parecido com o quadro de dados na parte inferior da pergunta. Originalmente, tentei usar um método gsub para extrair meus dados aqui, mas como o '=' permanece consistente, pensei que seria melhor usá-lo. Também não tenho muita certeza de como isso trataria as partes em branco.

mystring <- 'nameinfo=Joe, Bloggs [[UK gender=2 id1=6.2 id2=7 id=3 id4= id5=0 total=20.6'

o que estou tentando alcançar:

mydf
nameinfo=Joe, Bloggs [[UK 
gender=2 
id1=6.2 
id2=7 
id=3
id4= 
id5=0 
total=20.6

3 respostas

  1. Base R.

    Observe que use um caractere para setembro que não existe em seus dados. por exemplo:sep = '+'

    read.table(text=gsub(' (?=\\w+=)', "\n", mystring, perl = TRUE), sep = '{')
                         V1
1 nameinfo=Joe, Bloggs [[UK
2                  gender=2
3                   id1=6.2
4                     id2=7
5                      id=3
6                      id4=
7                     id5=0
8                total=20.6

    Se você quiser duas colunas, usesep = '='

    • 3
  2. Best Answer

    Usando um lookahead como separador em strsplit():

    data.frame(x = unlist(strsplit(mystring, "\\s(?=\\S*=)", perl = TRUE)))
#                           x
# 1 nameinfo=Joe, Bloggs [[UK
# 2                  gender=2
# 3                   id1=6.2
# 4                     id2=7
# 5                      id=3
# 6                      id4=
# 7                     id5=0
# 8                total=20.6
    • 2

  3. Muito semelhante à resposta do Zephryl, mas regex ligeiramente diferente.

    library(stringr)
data.frame(x = unlist(str_split_1(mystring, "\\s(?=\\w*=)")))

                              x
1 nameinfo=Joe, Bloggs [[UK
2                  gender=2
3                   id1=6.2
4                     id2=7
5                      id=3
6                      id4=
7                     id5=0
8                total=20.6
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