如何将单列中的内容拆分为 R 中的两个单独的列？

Question

我的数据框中有一列：

Colname
20151102
19920311
20130204
>=70
60-69
20-29

我希望将此列拆分为两列，例如：

Col1         Col2
20151102
19920311
20130204
            >=70
            60-69
            20-29

我怎样才能达到这个结果？

Answer 1

一个可能的解决方案，想法是使用 tidyr 中的 extract。请注意，我选择的分隔符（点）不得出现在您的初始 data.frame.

library(magrittr)
library(tidyr)

df$colname = df$colname %>% 
             grepl("[>=|-]+", .) %>% 
             ifelse(paste0(".", df$colname), paste0(df$colname, ".")) 

extract(df, colname, c("col1","col2"), "(.*)\.(.*)")
#     col1  col2
#1  222222      
#2 1111111      
#3          >=70
#4         60-69
#5         20-29

数据：

df = data.frame(colname=c("222222","1111111",">=70","60-69","20-29"))

Answer 2

这是一个单语句解决方案。 read.pattern 在括号中的正则表达式部分分别捕获两种字段类型。（如果 Colname 列已经是 class "character"，则可以省略 format。此外，如果希望第一列为数字，则省略 colClasses 论点。）

library(gsubfn)
read.pattern(text = format(DF$Colname), pattern = "(^\d+$)|(.*)", 
                   col.names = c("Col1", "Col2"), colClasses = "character")

给予：

      col1     col2
1 20151102         
2 19920311         
3 20130204         
4          >=70    
5          60-69   
6          20-29

注意：这是使用的正则表达式的可视化：

(^\d+$)|(.*)

Debuggex Demo

Answer 3

不需要任何包:

df[,c("Col1", "Col2")] <- ""

isnum <- suppressWarnings(!is.na(as.numeric(df$colname)))

df$Col1[isnum] <- df$colname[isnum]
df$Col2[!isnum] <- df$colname[!isnum]

df <- df[,!(names(df) %in% "colname")]

数据：

df = data.frame(colname=c("20151102","19920311","20130204",">=70","60-69","20-29"), stringsAsFactors=FALSE)

如何将单列中的内容拆分为 R 中的两个单独的列？

How to split contents in a single column into two separate columns in R?

regex

r

dataframe