使用 lapply 和 gsub 替换数据框中的单词,使用另一个数据框作为 'dictionnary'
Using lapply with gsub to replace word in dataframe using another dataframe as 'dictionnary'
我有一个名为 data 的数据框,我想在其中替换特定列 A 和 B 中的一些词。
我有一个名为 dict 的第二个数据框,它扮演 dictionnary/hash 的角色,其中包含用于替换的单词和值。
我认为可以使用 purrr 的 map() 来完成,但我想使用 apply。这是一个包,我不想加载另一个包。
下面的代码不起作用,但它给了你想法。我卡住了。
columns <- c("A", "B" )
data[columns] <- lapply(data[columns], function(x){x}) %>% lapply(dict, function(y){
gsub(pattern = y[,2], replacement = y[,1], x)})
这是为了改变一个词而工作...但我无法传递字典中包含的变化列表。
data[columns] <- lapply(data[columns], gsub, pattern = "FLT1", replacement = "flt1")
@Gregor_Thomas是对的,需要一个for
循环才能起到递归的作用,否则你一次只替换一个值。
df <- data.frame("A"=c("PB1","PB2","OK0","OK0"),"B"=c("OK3","OK4","PB1","PB2"))
dict <- data.frame("pattern"=c("PB1","PB2"), "replacement"=c("OK1","OK2"))
apply(df[,c("A","B")],2, FUN=function(x) {
for (i in 1:nrow(dict)) {
x <- gsub(pattern = dict$pattern[i], replacement = dict$replacement[i],x)
}
return(x)
})
或者,如果您的 dict
数据太长,您可以使用 paste
作为代码生成器生成一系列您需要的 gsub
:
paste0("df[,'A'] <- gsub(pattern = '", dict$pattern,"', replacement = '", dict$replacement,"',df[,'A'])")
它为“A”列生成所有 gsub
行:
"df[,'A'] <- gsub(pattern = 'PB1', replacement = 'OK1',df[,'A'])"
"df[,'A'] <- gsub(pattern = 'PB2', replacement = 'OK2',df[,'A'])"
然后评估代码并将其包装在 lapply 中用于各个列:
lapply(c("A","B"), FUN = function(v) { eval(parse(text=paste0("df[,'", v,"'] <- gsub(pattern = '", dict$pattern,"', replacement = '", dict$replacement,"',df[,'",v,"'])"))) })
虽然丑陋,但可以很好地避免长循环。
Edit :对于 df
和 dict
之间的精确匹配,也许你应该使用 ==
而不是 gsub()
。
(我在这里不使用 match()
因为它只选择第一个匹配的
df <- data.frame("A"=c("PB1","PB2","OK0","OK0","OK"),"B"=c("OK3","OK4","PB1","PB2","AB"))
dict <- data.frame("pattern"=c("PB1","PB2","OK"), "replacement"=c("OK1","OK2","ZE"))
apply(df[,c("A","B")],2, FUN=function(x) {
for (i in 1:nrow(dict)) {
x[x==dict$pattern[i]] <- dict$replacement[i]
}
return(x)
})
我有一个名为 data 的数据框,我想在其中替换特定列 A 和 B 中的一些词。
我有一个名为 dict 的第二个数据框,它扮演 dictionnary/hash 的角色,其中包含用于替换的单词和值。
我认为可以使用 purrr 的 map() 来完成,但我想使用 apply。这是一个包,我不想加载另一个包。
下面的代码不起作用,但它给了你想法。我卡住了。
columns <- c("A", "B" )
data[columns] <- lapply(data[columns], function(x){x}) %>% lapply(dict, function(y){
gsub(pattern = y[,2], replacement = y[,1], x)})
这是为了改变一个词而工作...但我无法传递字典中包含的变化列表。
data[columns] <- lapply(data[columns], gsub, pattern = "FLT1", replacement = "flt1")
@Gregor_Thomas是对的,需要一个for
循环才能起到递归的作用,否则你一次只替换一个值。
df <- data.frame("A"=c("PB1","PB2","OK0","OK0"),"B"=c("OK3","OK4","PB1","PB2"))
dict <- data.frame("pattern"=c("PB1","PB2"), "replacement"=c("OK1","OK2"))
apply(df[,c("A","B")],2, FUN=function(x) {
for (i in 1:nrow(dict)) {
x <- gsub(pattern = dict$pattern[i], replacement = dict$replacement[i],x)
}
return(x)
})
或者,如果您的 dict
数据太长,您可以使用 paste
作为代码生成器生成一系列您需要的 gsub
:
paste0("df[,'A'] <- gsub(pattern = '", dict$pattern,"', replacement = '", dict$replacement,"',df[,'A'])")
它为“A”列生成所有 gsub
行:
"df[,'A'] <- gsub(pattern = 'PB1', replacement = 'OK1',df[,'A'])"
"df[,'A'] <- gsub(pattern = 'PB2', replacement = 'OK2',df[,'A'])"
然后评估代码并将其包装在 lapply 中用于各个列:
lapply(c("A","B"), FUN = function(v) { eval(parse(text=paste0("df[,'", v,"'] <- gsub(pattern = '", dict$pattern,"', replacement = '", dict$replacement,"',df[,'",v,"'])"))) })
虽然丑陋,但可以很好地避免长循环。
Edit :对于 df
和 dict
之间的精确匹配,也许你应该使用 ==
而不是 gsub()
。
(我在这里不使用 match()
因为它只选择第一个匹配的
df <- data.frame("A"=c("PB1","PB2","OK0","OK0","OK"),"B"=c("OK3","OK4","PB1","PB2","AB"))
dict <- data.frame("pattern"=c("PB1","PB2","OK"), "replacement"=c("OK1","OK2","ZE"))
apply(df[,c("A","B")],2, FUN=function(x) {
for (i in 1:nrow(dict)) {
x[x==dict$pattern[i]] <- dict$replacement[i]
}
return(x)
})