str_split:拆分字符串 str_glue:使用表达式占位符创建字符串 6. 字符串排序 str_order( x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE, locale = "en", numeric = FALSE, ... ) str_rank(x, locale = "en", numeric = FALSE, ...) str_sort( x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE, locale = ...
列值合并:paste函数;列值拆分:strsplit函数。 widerdata <- tibble(year = c("2020", "2021", "2022"),N1 = c(100, 120, 110), N2 = c(200, 240, 260)) # 演示数据准备。 widerdata # 以自编数据widerdata为例。 ## # A tibble: 3 × 3 ## year N1 N2 ## <chr> <dbl> <dbl> #...
str_split(string, pattern) # 返回列表 str_split_fixed(string, pattern, n) # 返回矩阵,n控制返回的列数 string:要拆分的字符串。 pattern:指定拆分的分隔符,可以是正则表达式。 x = “10,8,7” str_split(x, “,”) ## [[1]] ## [1] “10” “8” “7” str_split_fixed(x, “,”, ...
str_split_fixed(fruits, " and ", 3)str_split_fixed(fruits, " and ", 4)str_order()，str_sort()对字符向量排序 ## 返回排序后的索引> str_order(x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE, locale = "", ...)## 返回排序后的实际值> str_sort(x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE,...
str_split()最多将一个字符串分解成多个。例如,我们可以将句子分成单词。 返回一个列表, 您可以使用simplify = TRUE返回矩阵。 >"the apple is red"%>% str_split(" ")[[1]][1]"the""apple""is""red" str_locate()和str_locate_all()给你查找匹配项的开始和结束位置。当其他任何功能都没有完全符合...
sentences %>% head(5) %>% str_split("", simplify = T) 同样可以进行字符串拆分并且可以使用正则表达式的还有之前讲到的tidyr包的separate函数。 8. 其他模式 在R语言中,使用一个字符串格式的模式时,是自动调用正则表达式的。如果想要匹配的内容不需要调用正则就能解决,就可以使用fixed函数,来避免烦人的转义,...
snp_reverse <- function(one,more){# 输入俩参,一为单二为多,返回存在于多但不与单同之值list_snp <- str_split(more,"")for (i in 1:str_length(more)){snp_now <- list_snp[[1]][i]ifelse(one==snp_now,next,return(snp_now))}} ...
str_split(string, pattern) # 返回列表 str_split_fixed(string, pattern, n) # 返回矩阵,n控制返回的列数 string:要拆分的字符串。 pattern:指定拆分的分隔符,可以是正则表达式。 x = “10,8,7” str_split(x, “,”) ## [[1]] ## [1] “10” “8” “7” str_split_fixed(x, “,”,...
(find) <- c("snp","var","p","phe") for (i in 1:nrow(df)){ snp_name <- df$SNP[i] if (is.na(df$T_eff[i])){next} snp_var_en <- df$T_eff[i] %>% str_split("[,]") snp_var_en <- snp_var_en[[1]][1] %>% str_split("[|]") if (substr(snp_var_en,4...
df %>% mutate(LS = str_split(LS, "")) %>% rename(f7 = LS) %>% unnest_wider(f7, names_sep = "_") or pmap_df(df %>% mutate(LS = map(str_split(LS, ""), ~setNames(... , paste0("f7_",seq_len(length(...))), ~c(list(...)[1:3], unlist(..4))) 本站已...