R中的部分字符串匹配和trim字符

Question

这是一个数据框和一个向量。

df1  <-  tibble(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst"))
vec <-  c("ab", "mnop", "ijk")

现在，对于 var1 中与 vec 中的值最匹配（我想匹配前 n 个字符）的所有值，只保留 upto 的前 3 个字符vec in var1 这样所需的解决方案是：

df2 <- tibble(var1 = c("ab", "efgh", "ijk", "mno", "qrst"))

因为 "abcd" 与 vec 中的 "ab" 最匹配，我们只保留最多 3 个 "ab" 字符，即在本例中为 2 个字符，在 df2 中，但 "efgh" vec 中不存在，所以我们保持原样，即 df2 中的 "efgh" 等等。

我可以使用 dplyr、stringr、fuzzyjoin、agrep 或 fuzzywuzzyr 来实现吗？感谢 Psidom，您可能希望根据此处建议的以下内容构建。

df1 %>% 
    mutate(var1 = ifelse(var1 %in% vec, substr(var1, 1, 3), var1))

Answer 1

这是一个两步解决方案。首先，一个用前 n 个字符进行模糊匹配和替换的函数。它运行 agrepl 以将输入模式与提供的向量相匹配，并在匹配时保留前 n 个字符。如果没有匹配，则为 returns NA。这旨在通过 lapply 应用于模式向量，因此第二个函数用于 Reduce 将其转换为一个向量。 reducer 接收两个相同长度的向量，并用第二个的非缺失值替换第一个向量中第二个不是 NA 的所有实例。

这一切都包含在几个调用中，returns 所需的矢量。

fuzzy_match_and_replace = function(pattern, vector, n = 3){
  n = min(c(n,nchar(pattern)))
  match = agrepl(pattern,vector)
  pattern_first_n = substr(pattern,1,n)
  vector_first_n = substr(vector,1,n)
  output = rep(NA,length(vector))
  output[match & pattern_first_n == vector_first_n] = pattern_first_n
  return(output)
}

reducer = function(a,b){
  a[!is.na(b)] = b[!is.na(b)]
  return(a)
}


df1  <-  data.frame(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst"), stringsAsFactors = FALSE)
vec <-  c("ab", "mnop", "ijk")
Reduce(reducer,lapply(vec,fuzzy_match_and_replace,vector=df1$var1),init=df1$var1)
#> [1] "ab"   "efgh" "ijk"  "mno"  "qrst"

如果你想让它在 mutate 步骤中工作，你可以有一个像下面这样的包装器

wrapper = function(pattern, vector, n = 3){
  Reduce(reducer,lapply(pattern,fuzzy_match_and_replace,vector=vector,n=n),init=vector)
}

更新

这是一个更简单的函数（1 步），它利用 Onyambu 的回答中的 adist 但不依赖 max.col，而是使用 vapply 遍历矩阵识别匹配并进行替换。

fuzzy_match_and_replace = function(pattern, vector, n = 3, ...){
  matches = adist(pattern,vector,partial=T,...) == 0
  replace = vapply(apply(matches,2,which)
                  ,function(x){
                    if(length(x) > 0) return(substr(pattern,1,n)[x]) else return(NA_character_)
                   }
                  ,FUN.VALUE = c(""))
  vector[!is.na(replace)] = replace[!is.na(replace)]
  return(vector)
}

library(dplyr)
df1  <-  tibble(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst","mnopr"))
vec <-  c("ab", "mnop", "ijk")

df1%>%
  mutate(var1=fuzzy_match_and_replace(vec,var1))
#> # A tibble: 6 x 1
#>   var1 
#>   <chr>
#> 1 ab   
#> 2 efgh 
#> 3 ijk  
#> 4 mno  
#> 5 qrst 
#> 6 mno

Answer 2

df1 <- tibble(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst","mnopr"))

a = which(adist(vec,df1$var1,partial = T,ignore.case = T)==0,T)

df1%>%
  mutate(var1=replace(var1,a[,2],substr(vec[a[,1]],1,3)))
# A tibble: 6 x 1
  var1 
  <chr>
1 ab   
2 efgh 
3 ijk  
4 mno  
5 qrst 
6 mno

R中的部分字符串匹配和trim字符

Partial string matching in R and trim the characters

fuzzy-search

r

string-matching

agrep

fuzzyjoin

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