京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言 字符串的处理(解析+案例)
数据分析师的日常工作就是数据预处理,数据预处理最经常遇到的问题就是字符串的处理,这部分很难,我以前看过一些R的书和一些技术博客,现在依旧发现有些细节做不好,下面我就转载别人的一些字符串处理的方法,我会在下面说说我的看法:
字符串分割函数:strsplit( )
字符串连接函数:paste( )
计算字符串长度:nchar( )
字符串截取函数:substr( )及substring( )
字符串替换函数:chartr( )
大小写转换函数:toupper( )、tolower( )及casefold( )
以目前的工作来说,前4个至少每次都可以用到其中的一两个,5和6不经常用。
1:strsplit( )函数用于字符串分割,其中split是分割参数。所得结果以默认以list形式展示。
用法:strsplit("字符串",sep=“”(分隔符,可省略sep=,直接写“”双引号里面的内容))
2:paste( )函数用于字符串连接,其中sep负责两组字符串间的连接;collapse负责一组字符串内部的连接。
用法:paste(..., sep = " ", collapse = NULL) (举例:A<-c(a,b),B<-c(1,2),paste(A,B,sep="_",collapse=":")结果为:A_1:B_2。
3:很好理解,用法+案例:nchar(“abc”)结果为3。n是char的长度计算。
4:substr( )函数和substring( )函数是截取字符串最常用的函数,两个函数功能方面是一样的,只是其中参数设置不同。
substr( )函数:必须设置参数start和stop,如果缺少将出错。用法:substr(“字符串”,start=数字,stop=数字)下同。
substring( )函数:可以只设置first参数,last参数若不设置,则默认为1000000L,通常是指字符串的最大长度。
这个也很少理解:substr("abcd",2,3)结果为bc;substring("abcd",2)结果为bcd。
注意:substr和substring的区别就是最后一个参数:前者是必须存在stop结尾,后者随意。
5:chartr( )函数:将原有字符串中特定字符替换成所需要的字符。
其中参数old表示原有字符串中内容;new表示替换后的字符内容
用法:chartr(old= ,new= ,数据框)
案列:x<-c(abc),chartr(old="b",new="s",x)结果就是asc。
6:toupper( )函数:将字符串统一转换为大写。
tolower( )函数:将字符串统一转换为小写。
casefold( )函数:根据参数转换大小写。
前面2个函数比较简单,说说第三个:casefold(向量,upper=T或FALSE),upper=T全是大写,反之。
写这个有2个好处,1是可以帮助别人,2是自我巩固,当然重点是2自我巩固。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26