R語言主要擅長于數值向量和矩陣操作，但是讓他去做字符串操作也可以。
字符串的基本操作類型：
- 查找和替換
- 大小寫轉換
- 字符數統計
- 字符串連接和拆分
就我所知，有兩套處理函數，一套是Hadley大神的stringr,一套是R自帶的。
stringr使用指南
stringr函數主要分為四類：
- 字符操作：操作字符向量中的單個字符 str_length, str_sub, str_dup
- 添加，移除和操作空白符 str_pad, str_trim, str_wrap
- 大小寫轉換處理 str_to_lower, str_to_upper, str_to_title
- 模式匹配函數 str_detect, str_subset, str_count, str_locate, str_locate_all, str_match, str_match_all, str_replace, str_replace_all, str_split_fix, str_split, str_extract, str_extract_all
單個字符的處理
字符長度str_length，等價于nchar
str_length("abc")
根據位置信息提取或替換字符, 類似于substr()
x <- c("abcdef","ghijk")
# 第三個
str_sub(x,3,3)
# 第二個到倒數第二個
str_sub(x,2, -2)
# 替換
str_sub(x,3,3) <- X
重復字符串，不同于rep
str_dup(x,c(2,3))
空白符
- 前后增加空白字符, str_pad()
x <- c("abc", "defghi")
str_pad(x, 10)
str_pad(x, 10, "both")
- 移除空白字符, str_trim()
x <- c(" b ", "c ", " d")
str_trim(x)
str_trim(x,left)
- 更好的排版，讓每一行的看起來一樣長， str_wrap()
nature <- c("Nature Methods' Points of Significance column ",
"on statistics explains many key statistical and ","experimental design concepts. Other resources include an online",
" plotting tool and links to statistics guides from other publishers.")
cat(str_wrap(nature, width=40))
大小寫轉換
- 全部大寫 str_to_upper, 類似于基礎R的toupper()
- 全部小寫 str_to_lower, 類似于基礎R的tolower()
- title形式 str_to_title
模式匹配
功能： decect, locate, extract, match, replace, split
測試數據：
strings <- c(
"apple",
"219 733 8965",
"329-293-8753",
"Work: 579-499-7527; Home: 543.355.3679"
)
號碼的正則形式:
phone <- "([2-9][0-9]{2})[- .]([0-9]{3})[- .]([0-9]{4})"
- 檢測字符串是否符合特定模式， str_detect
str_detect(strings, phone)
- 提取字符串(全部內容）， str_subset
str_subset(strings, phone)
- 統計匹配次數，str_count
str_count(strings, phone)
- 定位首個匹配的位置,str_locate(返回matrix), 或所有匹配的位置, str_locate_all（返回list）
str_locate(strings, phone)
str_locate_all(strings, phone)
- str_extract提取首個匹配，返回字符串向量, str_extract_all()提取所有匹配，返回list
str_extract(strings, phone)
str_extract_all(strings,phone)
str_extract_all(strings, phone, simplify=TRUE)
-str_match提取首個匹配中()分組內的內容， str_match_all()則是全部，因此是list
str_match(strings, phone)
str_match_all(strings, phone)
- str_replace()替代第一個匹配， str_replace_all替代所有匹配
str_replace(strings, phone, "XXX-XXX-XXXX")
str_replace_all(strings, phone, "XXX-XXX-XXXX")
- str_split_fixed()返回固定數目，全部拆分，str_split（)可變拆分
str_split_fixed("a-b-c", "-")
str_spilt("a-b-c","-", n=2)
4類字符串描述引擎
- 默認是正則表達式`vignette("regular-expression")
- 逐byte固定匹配, fixed()
- locale-sensive 字符匹配, coll()
- 字符邊界分析， boundary()
正則表達式練習
基本匹配
最簡單的模式就是匹配某個完整的字符
x <- c("apple", "banana", "pear")
str_extract(x, "an")
如果需要忽略大小寫, ignore_case =TRUE
bananas <- c("banana", "Banana", "BANANA")
str_dectect(bananas, regrex("banana", ignore_case=TRUE))
可以用點.匹配任意字符，但是默認不包括\n,需要用dotall=TURE開啟
str_detect("\nX\n", ".X.")
str_detect("\nX\n", regex(".X.", dotall=TRUE))
轉義（R中一坑）
正則表達式中有一些是特殊字符，比如說剛才的頓號，因此為了匹配這些特殊字符，我們需要對其轉義。在Linux命令行里，轉義用的是\, 所以可以直接用\..
但是R里面的坑就出現了，我們用字符表示正則表達式，\ 在字符里被用作轉義符號。然后我們需要先把\轉義成字符，然后才能進一步轉義,\\.
如果要匹配\ ,就需要\\\\，不可以思議，難以釋懷，不知道被坑了多少次。
或者你用\Q...\E 類似于Python的 r'....'， 原意匹配
特殊字符
\d: 任意數字， \D：任意非數字.
\s: 任意空白字符，\S：任意非空白字符
\w: 匹配單詞
\b: 匹配字符邊界， \B：非字符邊界
[abc], [a-z], [^abc], [^-]
在R里面，需要對""進行轉義，所以上面的\在R里都要寫成，\
下面是一些預編譯好的字符集，顧名思義
[:punct:]
[:alpha:]
[:lower:]
[:upper:]
[:digit:]
[:xdigit:]
[:alnum:]
[:cntrl:]
[:graph:]
[:print:]
[:space:]
[:blank:]
或
匹配abc或def
str_detect(c("abc","def","ghi"), "abc|def")
分組
匹配grey或gray
str_extract(c("grey","gray"), "gr(e|a)y")
分組可以用\1, \2進行提取，
定位
^: 字符串開始， 如^a
如果字符串有多行，那么就需要regex(multiline=TRUE)。此時，
\A: 輸入開頭
\z: 輸入結尾
\Z: 頭尾
重復
- ?: 0或1
- +: 大于等于1
- *： 大于等于0
- {n}: n次
- {n,m}： n到m次
- {n,}: 大于那次
默認是貪婪模式， 在上述字符后添加"?" 則為非貪婪模式。
PS: 下面是R語言自帶的字符處理函數，我已經放棄他們了。
基礎R包函數
nchar(): 函數返回字符串長度
paste(), paste0(): 連接若干個字符串
sprintf()：格式化輸出，下面舉例
sprintf("%f", pi)
sprintf("%.3f", pi)
sprintf("%1.0f", pi)
sprintf("%5.1f", pi)
sprintf("%05.1f", pi)
sprintf("%+f", pi)
sprintf("% f", pi)
sprintf("%-10f", pi) # left justified
sprintf("%e", pi)
sprintf("%E", pi)
sprintf("%g", pi)
sprintf("%g", 1e6 * pi) # -> exponential
sprintf("%.9g", 1e6 * pi) # -> "fixed"
sprintf("%G", 1e-6 * pi)
toupper(): 大寫轉換
tolower(): 小寫轉換
substr(): 提取或替換一個字符串向量的子串
x <- "abcde"
substr(x,1,2)
# ab
substr(x,1,2) <- 2333
# 233cde
上面都是一些普通的函數，很好理解，下面都是一些和正則表達式相關的函數，如grep, grepl, regexpr, gregexpr, sub, gsub, strsplit
因此必須介紹一下R語言的正則表達式寫法了。
- R語言是用的擴展正則表達式（Extended Regular Expressions)
- 元字符：\ | ( ) [ { ^ $ * + ?
- 非元字符轉義后：\a as BEL, \e as ESC, \f as FF, \n as LF, \r as CR and \t as TAB
- 一些定義字符集合[:alnum:], [:alpha:], [:blank:], [:cntrl:], [:digit:], [:graph:], [:lower:], [:print:], [:punct:], [:space:], [:upper:],[:xdigit:]
- 找出“組”字符串
- 默認是貪婪模式，可以通過用?改變為非貪婪模式
這些是基本知識，可以百度到每個字符的具體解釋，或者看文檔?regexp
不說基礎知識了，看下應用吧。我常用的操作一般是找到某個字符串，或者對字符串進行替換
比如說，我想找到所有以P開頭，且不是P結尾的字符，
test <- c("Python", "Perl", "PHP", "JAVA", "C", "C++")
grep("^P.*?[^P]$", test)
[1] 1 2
grep("^P.*?[^P]$", test,value=TRUE)
[1] "Python" "Perl"
grepl("^P.*?[^P]$", test)
[1] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
regexpr("^P.*?[^P]$", test)
[1] 1 1 -1 -1 -1 -1
attr(,"match.length")
[1] 6 4 -1 -1 -1 -1
attr(,"useBytes")
> gregexpr("^P.*?[^P]$", test)
[[1]]
[1] 1
attr(,"match.length")
[1] 6
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
[[2]]
[1] 1
attr(,"match.length")
[1] 4
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
其中grep()默認是返回下標，如果設置value=TRUE，則返回字符串，grepl()返回是否配對的邏輯判斷， regexpr則是返回匹配范圍，如果不匹配結果是-1，gregexpr和前者功能一致，只不過返回的是列表形式。
注：忽略大小寫ignore.case = TRUE
現在我想把C++替換成C--。我先試著找到C++
> grep("\+\+",test)
錯誤: 由""\+"開頭的字符串中存在'\+'，但沒有這種逸出號
什么情況，為什么\+不能把+這個元字符轉義？難不成+在R里面不是元字符？我測試下
grep("++",test,value=TRUE)
Error in grep("++", test, value = TRUE) :
正規表現’++'不對，原因是'Invalid use of repetition operators'
啊！看來+還是元字符，難道是\ 叛變革命了，我試試看。
> grep("\23","test\23",value=TRUE)
[1] "test\023"
> grep("\\23","test\23",value=TRUE)
Error in grep("\\23", "test\023", value = TRUE) :
正規表現’\23'不對，原因是'Invalid back reference'
看來\ 是主要任務是把非元字符轉義，如果想把元字符轉義成普通字符，只能是\\元字符
grep("\\+\\+",test,value=TRUE)
[1] "C++"
回到我們之前的替換任務sub只對第一個匹配進行替換，gsub對所有匹配替換。
sub("\\+\\+","--",test)
[1] "Python" "Perl" "PHP" "JAVA" "C" "C--"
最后還可以用strsplit對字符串進行分割，返回的是一個列表
x <- c(as = "asfef", qu = "qwerty", "yuiop[", "b", "stuff.blah.yech")
strsplit(x, "e")
