如何使用 dplyr 和 stringr 替换特定列中每一行的字符串

Question

我有以下问题：

library(tidyverse)

df <- tibble::tribble(
  ~sample, ~colB, ~colC,
  "foo",   1,  2,
  "bar_x",   2,  3,
  "qux.6hr.ID",   3,  4,
  "dog",   1,  1
)


df
#> # A tibble: 4 x 3
#>       sample  colB  colC
#>        <chr> <dbl> <dbl>
#> 1        foo     1     2
#> 2      bar_x     2     3
#> 3 qux.6hr.ID     3     4
#> 4        dog     1     1

df <- factor(final_df$samples, levels=c("bar_x","foo","qux.6hr.ID","dog"))

    df
#> [1] foo        bar_x      qux.6hr.ID dog       
#> Levels: bar_x foo qux.6hr.ID dog

我想要做的是对 sample 列中的每一行删除这些子字符串：_x 和 .6hr（如果存在）。最后的 table 看起来像这样：

     sample  colB  colC
        foo     1     2
        bar     2     3
     qux.ID     3     4
        dog     1     1

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

我们可以使用

df %>% 
     mutate(sample = gsub("_x|\.\d+[A-Za-z]+", "", sample))
# A tibble: 4 x 3 
#   sample  colB  colC
#    <chr> <dbl> <dbl>
#1    foo     1     2
#2    bar     2     3
#3 qux.ID     3     4
#4    dog     1     1

如果 'sample' 列是 factor class 我们可以在 gsub 的输出上用 factor 换行或者在 [=样本

的 15=]

levels(df$sample) <- gsub("_x|\.\d+[A-Za-z]+", "", levels(df$sample))
df$sample
#[1] foo    bar    qux.ID dog   
#Levels: bar foo qux.ID dog

Answer 2

这里是一个使用 purrr:map 函数的解决方案，它具有返回相同结果的额外好处，无论“sample”是 chr 还是 factor。

df %>%
   mutate(sample = map_chr(sample, ~str_replace(.x, 
                                         pattern = "_x|\.\d+[A-Za-z]+", 
                                         replacement = "")))
# A tibble: 4 x 3
#  sample  colB  colC
#  <chr>  <dbl> <dbl>
#1 foo        1     2
#2 bar        2     3
#3 qux.ID     3     4
#4 dog        1     1

如何使用 dplyr 和 stringr 替换特定列中每一行的字符串

How to replace string for every row in specfic column using dplyr and stringr

regex

r

stringr

dplyr

tidyverse