京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言学习之数据的清理和转化
处理字符串
grep grepl 和regexpr函数都能找到与模式相匹配的字符串 sub 和 gsub函数能替换匹配的字符串
加载strngr包,fixed里面为要匹配的字符串 返回匹配的字符串序列
[plain] view plain copy
> library(stringr)
> multiple <- str_detect(english_monarchs$domain,fixed(","))
> english_monarchs[multiple,c("name","domain")]
name domain
17 Offa East Anglia, Mercia
18 Offa East Anglia, Kent, Mercia
19 Offa and Ecgfrith East Anglia, Kent, Mercia
20 Ecgfrith East Anglia, Kent, Mercia
22 C<U+009C>nwulf East Anglia, Kent, Mercia
23 C<U+009C>nwulf and Cynehelm East Anglia, Kent, Mercia
24 C<U+009C>nwulf East Anglia, Kent, Mercia
25 Ceolwulf East Anglia, Kent, Mercia
26 Beornwulf East Anglia, Mercia
82 Ecgbehrt and <U+00C6>thelwulf Kent, Wessex
83 Ecgbehrt and <U+00C6>thelwulf Kent, Mercia, Wessex
84 Ecgbehrt and <U+00C6>thelwulf Kent, Wessex
85 <U+00C6>thelwulf and <U+00C6>eelstan I Kent, Wessex
86 <U+00C6>thelwulf Kent, Wessex
87 <U+00C6>thelwulf and <U+00C6>eelberht III Kent, Wessex
88 <U+00C6>eelberht III Kent, Wessex
89 <U+00C6>thelred I Kent, Wessex
95 Oswiu Mercia, Northumbria
使用正则表达式来匹配多个要匹配的字符串,这是来匹配逗号和and
[plain] view plain copy
> ruler <- str_detect(english_monarchs$name,",|and")
> english_monarchs[ruler & !is.na(ruler)]
把name一列拆分掉,则可以使用str_splist函数
[plain] view plain copy
> indival <- str_split(english_monarchs$name,",|and")
> head(indival[sapply(indival,length)>1])
[[1]]
[1] "Sigeberht " " Ecgric"
[[2]]
[1] "Hun" " Beonna " " Alberht"
[[3]]
[1] "Offa " " Ecgfrith"
[[4]]
[1] "C\u009cnwulf " " Cynehelm"
[[5]]
[1] "Sighere " " Sebbi"
[[6]]
[1] "Sigeheard " " Swaefred"
st_count是用来统计有多少个字符串
[plain] view plain copy
> str_count(english_monarchs$name,th)
str_replace函数来代替字符串中的某一个
ignore.case来忽略某一个字符或字符串
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04