提取特定值(n 位数字长,以数字开头)

Extract specific values (n digit long and starting with a number)

提问人:mohsen0965 提问时间:10/8/2019 最后编辑:M--mohsen0965 更新时间:10/8/2019 访问量:145

问:

我有这样的csv文件:

  X      a      b      c      d      e      f
1 1 663583 364950 651551 691428 111738  14522
2 2 373345 273164     79  65979 753131 446762
3 3 481865 920656 510754  67696 987635 964008
4 4 132506 824874 917557 506235 235523 500492
5 5  59034 772322 195845 130662 828260 262721
6 6 129712 294165 867589 199928 434893 444084

我需要一个以 7 开头、长度为 6 的值列表

对于示例,我希望:

[753131,772322]

我看到了一些函数的使用,但无法弄清楚如何提取值并将它们转换为列表。grepl()

r 数据帧 应用 grepl

评论


答:

8赞 d.b 10/8/2019 #1

regex

d[sapply(d, function(x) grepl("^7", x) & nchar(x) == 6)]
#[1] 772322 753131

或数学

d[trunc(d/10^5) == 7]
#[1] 772322 753131

数据

d = read.table(strip.white = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE,
               text =
"  X      a      b      c      d      e      f
 1 1 663583 364950 651551 691428 111738  14522
 2 2 373345 273164     79  65979 753131 446762
 3 3 481865 920656 510754  67696 987635 964008
 4 4 132506 824874 917557 506235 235523 500492
 5 5  59034 772322 195845 130662 828260 262721
 6 6 129712 294165 867589 199928 434893 444084")

评论

3赞 IceCreamToucan 10/8/2019
或者,与第二种解决方案非常相似:(也许甚至不值得评论,但节省了几个函数调用和转换为 double,然后再次返回 int)d[d %/% 1e5 == 7]
3赞 akrun 10/8/2019 #2

一个选项也是通过匹配字符串开头 () 处的数字 7 后跟字符串末尾 () 之前的 5 位数字 () 来使用unlistgrep^\\d{5}$

unname(grep("^7\\d{5}$", unlist(df1), value = TRUE))
#[1] "772322" "753131"

如果我们想按行获取值,则转置数据集,连接到向量并使用grep

unname(grep("^7\\d{5}$", c(t(df1)), value = TRUE))
#[1] "753131" "772322"

数据

df1 <- structure(list(X = 1:6, a = c(663583L, 373345L, 481865L, 132506L, 
59034L, 129712L), b = c(364950L, 273164L, 920656L, 824874L, 772322L, 
294165L), c = c(651551L, 79L, 510754L, 917557L, 195845L, 867589L
), d = c(691428L, 65979L, 67696L, 506235L, 130662L, 199928L), 
    e = c(111738L, 753131L, 987635L, 235523L, 828260L, 434893L
    ), f = c(14522L, 446762L, 964008L, 500492L, 262721L, 444084L
    )), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", 
"5", "6"))
1赞 Jiang Liang 10/8/2019 #3
d<-as.list(d[d >=700000 & d< 799999])