tidyverse中的文本处理函数

介绍几个tidyverse处理数据过程中不常用到的有用函数，喜欢的小伙伴欢迎关注个人公众号R语言数据分析指南，在此先行拜谢了

加载所需R包

library(tidyverse)
library(magrittr)

案例1

使用filter( )和str_detect( )按多种模式过滤

df <- data.frame(numbers = 1:52, letters = letters)
df

> df
   numbers letters
1        1       a
2        2       b
3        3       c
4        4       d
5        5       e
6        6       f
7        7       g
8        8       h
9        9       i

df %>% filter(str_detect(letters, "a|f|o"))

> df %>% filter(str_detect(letters, "a|f|o"))
  numbers letters
1       1       a
2       6       f
3      15       o
4      27       a
5      32       f
6      41       o

案例2

使用unite( )对列进行合并

df %>% unite("group",numbers,letters,sep=",")

> df %>% unite("group",numbers,letters,sep=",")
   group
1    1,a
2    2,b
3    3,c
4    4,d

案例3

给字符串加“号

string <- function(...) {
  dots <- as.list(substitute(...))
  vapply(dots,as.character,FUN.VALUE = character(1))[-1]
}

string(c(a,b,c))

> string(c(a,b,c))
[1] "a" "b" "c"

案例4

对3组重复样本求平均值

data <- data.frame(A1=1:10,A2=11:20,A3=12:21,
           B2=80:89,B1=12:21,B3=15:24)

data

> data
   A1 A2 A3 B2 B1 B3
1   1 11 12 80 12 15
2   2 12 13 81 13 16
3   3 13 14 82 14 17
4   4 14 15 83 15 18

result <- list(); b <- 3
for (i in 1:(data %>% ncol() / b)) {
  result[[i]] <- data %>%
    select((b * i - b + 1):(b * i) %>% all_of()) %>%
    apply(1, mean)
}

data2 <- result %>% as.data.frame() %>% 
  set_colnames(c("A","B"))

data2

    A        B
1   8 35.66667
2   9 36.66667
3  10 37.66667
4  11 38.66667
5  12 39.66667