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
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09