
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
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10