京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
正则表达式表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。在我看来,正则表达式的主要用途有两种:①查找特定的信息②查找并编辑特定的信息,也就是我们经常用的替换。。比如我们要在Word,记事本等里面使用快捷键Ctrl+F,进行查找一个特定的字符,或者替换一个字符,这就使用了正则表达式。
正则表达式的功能非常强大,尤其是在文本数据进行处理中显得更加突出。R中的grep、grepl、sub、gsub、regexpr、gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配。这几个函数原型如下:
grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE)
grepl(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
sub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
regexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
gregexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
regexec(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
这里是对参数进行一个解释说明。
接下来我们对这几个函数谈谈他们的不同点。
现在来举几个例子。
首先使用[]中括号的功能,来查找一下看有没有do组合的单词。
text<-c("Don't","aim","for","success","if","you","want","it","just","do","what","you","love",
"and","believe","in","and","it","will","come","naturally")
#查找含有DO组合的单词
grep("[Dd]o",text)#不区分大小写
grep("[D]o",text)#D要大写
grep("[d]o",text)#D小写
运行结果如下:
> text<-c("Don't","aim","for","success","if","you","want","it","just","do","what",
"you","love","and","believe","in","and","it","will","come","naturally")
> 数据分析培训
> #查找含有DO组合的单词
> grep("[Dd]o",text)#不区分大小写
[1] 1 10
> grep("[D]o",text)#D要大写
[1] 1
> grep("[d]o",text)#D小写
[1] 10
邮箱匹配:
#邮箱匹配:
text2<-c("704232753@qq.com is my email address.")
grepl("[0-9.*]+@[a-z.*].[a-z.*]",text2)
结果如下
> text2<-c("704232753@qq.com is my email address.")
> grepl("[0-9.*]+@[a-z.*].[a-z.*]",text2)
[1] TRUE
说明可以查找到了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27