京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言之grep函数和正则通配符查
首先,grep函数可以像数据库查询一样对向量中的具有特定条件的元素进行查询!
其次,介绍几种R语言中的正则通配符:
(1)“^”匹配一个字符串的开始,比如sub("^a","",c("abcd","dcba")),表示将开头为a的字符串。如果要将开头的一个字符串替换,简单地写成“^ab”就行。
(2)“$”匹配一个字符串的结尾,比如sub("a$","",c("abcd","dcba"))表示将以a结尾的字符串。
(3)"."表示除了换行符以外的任一字符,比如sub("a.c","",c("abcd","sdacd"))。
(4)“*”表示将其前的字符进行0个或多个的匹配,比如sub("a*b","",c("aabcd","dcaaaba"))。
(5)“?”匹配0或1个正好在它之前的那个字符
(6)“+”匹配1或多个正好在它之前的那个字符。
(7)“.*”可以匹配任意字符,比如sub("a.*e","",c("abcde","edcba"))。
(8)“|”表示逻辑的或,比如sub("ab|ba","",c("abcd","dcba")),可以替换ab或者ba。
(9)“^”还可以表示逻辑的补集,需要写在“[]”中,比如sub("[^ab]","",c("abcd","dcba")),由于sub只替换搜寻到的第一个,因此这个例子中用gsub效果更好。
(10)“[]”还可以用来匹配多个字符,如果不使用任何分隔符号,则搜寻这个集合,比如在sub("[ab]","",c("abcd","dcba"))中,和"a|b"效果一样。
(11)“[-]”的形式可以匹配一个范围,比如sub("[a-c]","",c("abcde","edcba"))匹配从a到c的字符,sub("[1-9]","",c("ab001","001ab"))匹配从1到9的数字。
最后需要提一下的是“贪婪”和“懒惰”的匹配规则。默认情况下是匹配尽可能多的字符,是为贪婪匹配,比如sub("a.*b","",c("aabab","eabbe")),默认匹配最长的a开头b结尾的字串,也就是整个字符串。如果要进行懒惰匹配,也就是匹配最短的字串,只需要在后面加个“?”,比如sub("a.*?b","",c("aabab","eabbe")),就会匹配最开始找到的最短的a开头b结尾的字串。数据分析师培训
最后,举例说明:
例:
> Num <- c(310,456,311,431,421,435,534,312,313,320,321,322,323,314,324,317,3231)
> ipn<-grep("^3",Num,value=T)##开头为3的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "312" "313" "320" "321" "322" "323" "314"
[10] "324" "317" "3231"
> ipn<-grep("^31",Num,value=T)##开头为31的数字#
> ipn
[1] "310" "311" "312" "313" "314" "317"
> ipn<-grep("4$",Num,value=T)##以4结尾的的数字#
> ipn
[1] "534" "314" "324"
> ipn<-grep("3.2",Num,value=T)##所有以3开头,以2结尾的数字##
> ipn
[1] "312" "322"
> ipn<-grep("*31",Num,value=T)##所有含‘31’的数字#
> ipn
[1] "310" "311" "431" "312" "313" "314" "317" "3231"
> ipn<-grep("3*1",Num,value=T)##所有开头为3或者末位为1的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "421" "312" "313" "321" "314" "317"
[10] "3231"
> ipn<-grep("?31",Num,value=T)##所有含‘31’的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "312" "313" "314" "317" "3231"
> ipn<-grep("+31",Num,value=T)##所有含‘31’的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "312" "313" "314" "317" "3231"
> ipn<-grep("3.*1",Num,value=T)##所有含‘3'和'1’的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "312" "313" "321" "314" "317" "3231"
> ipn<-grep("3|1",Num,value=T)##所有含‘3'或'1’的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "421" "435" "534" "312" "313" "320"
[10] "321" "322" "323" "314" "324" "317" "3231"
> ipn<-grep("[1]",Num,value=T)##所有含‘1’的数字##
> ipn
[1] "310" "311" "431" "421" "312" "313" "321" "314" "317"
[10] "3231"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17