从R中的向量中提取子串
Substring extraction from vector in R
我正在尝试从非结构化文本中提取子字符串。例如,假设一个国家名称向量:
countries <- c("United States", "Israel", "Canada")
我该如何传递这个字符值向量以从非结构化文本中提取精确匹配项。
text.df <- data.frame(ID = c(1:5),
text = c("United States is a match", "Not a match", "Not a match",
"Israel is a match", "Canada is a match"))
在此示例中,所需的输出为:
ID text
1 United States
4 Israel
5 Canada
到目前为止,我一直在使用 gsub
删除所有不匹配项,然后删除然后删除具有空值的行。我也一直在使用 stringr 包中的 str_extract
,但没有成功地获得正确的正则表达式参数。如有任何帮助,我们将不胜感激!
1. stringr
我们可以首先使用 'indx'(通过折叠 'countries' 向量形成)作为 'grep' 中的模式对 'text.df' 进行子集化,然后使用 'str_extract'从 'text' 列获取模式元素,将其分配给子集数据集 ('text.df1')
的 'text' 列
library(stringr)
indx <- paste(countries, collapse="|")
text.df1 <- text.df[grep(indx, text.df$text),]
text.df1$text <- str_extract(text.df1$text, indx)
text.df1
# ID text
#1 1 United States
#4 4 Israel
#5 5 Canada
2。基础 R
在不使用任何外部包的情况下,我们可以删除'ind'
以外的字符
text.df1$text <- unlist(regmatches(text.df1$text,
gregexpr(indx, text.df1$text)))
3。 stringi
我们还可以使用 stringi
中更快的 stri_extract
library(stringi)
na.omit(within(text.df, text1<- stri_extract(text, regex=indx)))[-2]
# ID text1
#1 1 United States
#4 4 Israel
#5 5 Canada
这是 data.table
的方法:
library(data.table)
##
R> data.table(text.df)[
sapply(countries, function(x) grep(x,text),USE.NAMES=F),
list(ID, text = countries)]
ID text
1: 1 United States
2: 4 Israel
3: 5 Canada
创建模式 p
,并使用 strapply
提取与 text
的每个组件的匹配,为每个不匹配的组件返回 NA
。最后使用 na.omit
删除 NA 值。这是非破坏性的(即 text.df
未被修改):
library(gsubfn)
p <- paste(countries, collapse = "|")
na.omit(transform(text.df, text = strapply(paste(text), p, empty = NA, simplify = TRUE)))
给予:
ID text
1 1 United States
4 4 Israel
5 5 Canada
使用dplyr也可以写成如下(使用上面的p
):
library(dplyr)
library(gsubfn)
text.df %>%
mutate(text = strapply(paste(text), p, empty = NA, simplify = TRUE)) %>%
na.omit
我正在尝试从非结构化文本中提取子字符串。例如,假设一个国家名称向量:
countries <- c("United States", "Israel", "Canada")
我该如何传递这个字符值向量以从非结构化文本中提取精确匹配项。
text.df <- data.frame(ID = c(1:5),
text = c("United States is a match", "Not a match", "Not a match",
"Israel is a match", "Canada is a match"))
在此示例中,所需的输出为:
ID text
1 United States
4 Israel
5 Canada
到目前为止,我一直在使用 gsub
删除所有不匹配项,然后删除然后删除具有空值的行。我也一直在使用 stringr 包中的 str_extract
,但没有成功地获得正确的正则表达式参数。如有任何帮助,我们将不胜感激!
1. stringr
我们可以首先使用 'indx'(通过折叠 'countries' 向量形成)作为 'grep' 中的模式对 'text.df' 进行子集化,然后使用 'str_extract'从 'text' 列获取模式元素,将其分配给子集数据集 ('text.df1')
的 'text' 列library(stringr)
indx <- paste(countries, collapse="|")
text.df1 <- text.df[grep(indx, text.df$text),]
text.df1$text <- str_extract(text.df1$text, indx)
text.df1
# ID text
#1 1 United States
#4 4 Israel
#5 5 Canada
2。基础 R
在不使用任何外部包的情况下,我们可以删除'ind'
以外的字符text.df1$text <- unlist(regmatches(text.df1$text,
gregexpr(indx, text.df1$text)))
3。 stringi
我们还可以使用 stringi
stri_extract
library(stringi)
na.omit(within(text.df, text1<- stri_extract(text, regex=indx)))[-2]
# ID text1
#1 1 United States
#4 4 Israel
#5 5 Canada
这是 data.table
的方法:
library(data.table)
##
R> data.table(text.df)[
sapply(countries, function(x) grep(x,text),USE.NAMES=F),
list(ID, text = countries)]
ID text
1: 1 United States
2: 4 Israel
3: 5 Canada
创建模式 p
,并使用 strapply
提取与 text
的每个组件的匹配,为每个不匹配的组件返回 NA
。最后使用 na.omit
删除 NA 值。这是非破坏性的(即 text.df
未被修改):
library(gsubfn)
p <- paste(countries, collapse = "|")
na.omit(transform(text.df, text = strapply(paste(text), p, empty = NA, simplify = TRUE)))
给予:
ID text
1 1 United States
4 4 Israel
5 5 Canada
使用dplyr也可以写成如下(使用上面的p
):
library(dplyr)
library(gsubfn)
text.df %>%
mutate(text = strapply(paste(text), p, empty = NA, simplify = TRUE)) %>%
na.omit