R 中有文件重命名函数 file.rename(from, to),该函数直接就支持向量化,也就是说,只需要分别向 from和to提供旧文件名向量 和新文件名向量,就能批量完成文件重命名。 所以,只需要准备新文件名,修改列就可以做到。 需求一:将姓名替换为学号 df %>% mutate(newfiles = str_replace(files, 姓名, as.character(...
str_replace:替换首个匹配的元素。str_replace_all:替换所有匹配的元素 str_to_upper,str_to_lower,str_to_title,str_to_sentence:将字符串转换为全大写、全小写、各单词首字母大写、第一个单次首字母大写。 5. 字符串连接和拆分 str_c:字符串连接 str_flatten:将字符串向量合并成单个字符串 str_flatten(str...
我们需要对列名称的格式进行较小的修正:将new_rel替换为newrel(很难在这里找到它,但是如果您不修正它,我们将在后续步骤中出错)。这里使用了stringr包中的str_replace(),将newrel替换new_rel。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 who2<-who1%>%mutate(names_from=stringr::str_replace(key,...
str_replace(string, pattern, replacement)str_replace_all(string, pattern, replacement)#string：需要处理的字符向量#pattern：指定匹配模#replacement：指定新的字符串用于替换匹配的模式#str_replace与str_replace_all的区别在于前者只替换一次匹配的对象，而后者可以替换所有匹配的对象 fruits <- c("one apple", ...
str_c(“x”, 1:3, collapse = “_”) ## [1] “x1_x2_x3” str_c(“x”, str_c(sprintf(“%03d”, 1:3))) ## [1] “x001” “x002” “x003” 注意,上述代码中的1:3自动向下兼容以适应字符串运算,效果同c(“1”,”2”,”3”)。
mutate(name=str_replace(name,"sai","SaiRam")) # 4 重命名变量名 colnames(df) # 使用rename函数,把gender重命名为sex df%>% rename(sex=gender) # 5 数据的合并操作 # 5.1 横向合并 # 使用bind_rows函数 df1<-df%>% slice_head(n=2) ...
随着str_replace_all()您可以通过提供一个名为向量执行多个替换: x <-c("1 house","2 cars","3 people")str_replace_all(x,c("1"="one","2"="two","3"="three")) #> [1]"one house""two cars""three people" 可以使用反向引用来插入匹配的组件,而不是使用固定字符串替换。
对比str_extract函数把两个匹配值提取成一个字符串,str_match把我们要的冠词和名词分别列出。str_match也只匹配第一个,如果要提取所有的名词和冠词,可以用str_match_all函数。 6. 替换匹配 str_replace函数替换匹配到的第一个模式,str_replace_all则可以替换所有。比如: ...
"ATMOSPHERE"%>%str_replace("SPHERE","SQUARE")%>%str_to_lower()%>%print() 管线,也支持 Base R 函数: month.abb%>%#内置月份名缩写的字符串 sample(6)%>% tolower()%>% paste0(collapse="|") 使用管道的好处是: (1)避免使用过多的中间变...
对比tibble与data.frame tibble 和传统 data.frame 的使用方法主要有两处不同：打印和取子集 打印 tibble 的打印方法进行了优化，只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的，这种方式非常适合大数据集。除了打印列名， tibble 还会打印出列的类型，这项非常棒的功能借鉴于str() 函数 tibble(a = lubridate::now()...