替换数据框中所有出现的字符串答案

【问题标题】：Replace all occurrences of a string in a data frame替换数据框中所有出现的字符串
【发布时间】：2015-05-30 01:28:28
【问题描述】：

我正在处理一个数据帧，其中包含用“

例子：

data <- data.frame(name = rep(letters[1:3], each = 3), var1 = rep('< 2', 9), var2 = rep('<3', 9))

  name var1 var2 
1    a  < 2   <3
2    b  < 2   <3
3    c  < 2   <3

这是我要去的地方：

我可以提取所有值并创建新字符串，但我无法将它们放回数据框中。

index <- str_detect(unlist(data), '<')
index <- matrix(index, nrow = 3)

data[index] 
#[1] "< 2" "< 2" "< 2" "<3"  "<3"  "<3" 

replacements <- str_replace_all(data[index], "<[ ]+","<") 
replacements
#[1] "<2" "<2" "<2" "<3" "<3" "<3"

data[index] <- replacements

#Error in `[<-.data.frame`(`*tmp*`, index, value = c("<2", "<2", "<2",  : 
#  unsupported matrix index in replacement

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

如果您仅希望将所有出现的"< "（带空格）替换为"<"（无空格），那么您可以在数据框上执行lapply，使用gsub 用于替换：

> data <- data.frame(lapply(data, function(x) {
+                  gsub("< ", "<", x)
+              }))
> data
  name var1 var2
1    a   <2   <3
2    a   <2   <3
3    a   <2   <3
4    b   <2   <3
5    b   <2   <3
6    b   <2   <3
7    c   <2   <3
8    c   <2   <3
9    c   <2   <3

【讨论】：

改用lapply - 它将强制保存到矩阵中。
data.frame(lapply(data, function(x) {gsub("<\\s*", "<", x)}))
这会将对象转换为列表，因此之后您需要data <- as.data.frame(data)。或者当然是上面评论中的解决方案，来自 Avinash Raj。最后一件事：现在是 2017 年，所以我们现在写 data <- data %>% as.data.frame()
data.frame(lapply(data, function(x) gsub("< ", "<", x), stringsAsFactors=F) 将避免将字符转换为因子，以防万一......
这个方法唯一的问题是它把所有类型的列都改成字符格式

【解决方案2】：

相当于“查找和替换”。不要想太多。

试一试：

library(tidyverse)
df <- data.frame(name = rep(letters[1:3], each = 3), var1 = rep('< 2', 9), var2 = rep('<3', 9))

df %>% 
  mutate(var1 = str_replace(var1, " ", ""))
#>   name var1 var2
#> 1    a   <2   <3
#> 2    a   <2   <3
#> 3    a   <2   <3
#> 4    b   <2   <3
#> 5    b   <2   <3
#> 6    b   <2   <3
#> 7    c   <2   <3
#> 8    c   <2   <3
#> 9    c   <2   <3

适用于所有

df %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., " ", "")))
#>   name var1 var2
#> 1    a   <2   <3
#> 2    a   <2   <3
#> 3    a   <2   <3
#> 4    b   <2   <3
#> 5    b   <2   <3
#> 6    b   <2   <3
#> 7    c   <2   <3
#> 8    c   <2   <3
#> 9    c   <2   <3

如果额外的空间是通过合并列产生的，请考虑将str_trim 纳入您的工作流程。

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 3 月 11 日创建。

【讨论】：

非常好，我会改用str_replace_all：df %>% mutate_all(funs(str_replace_all(., " ", "")))
仅作记录：我试过df %>% mutate_all(str_replace_all, " ", "") 似乎有效。简短易读。注意：将因素强制转换为字符！
一个注释 - 我们现在写 data <- data %>% as.data.frame()

【解决方案3】：

要删除每列中的所有空格，您可以使用

data[] <- lapply(data, gsub, pattern = " ", replacement = "", fixed = TRUE)

或将其限制为仅第二列和第三列（即除第一列之外的每一列），

data[-1] <- lapply(data[-1], gsub, pattern = " ", replacement = "", fixed = TRUE)

【讨论】：

【解决方案4】：

这是一个 dplyr 解决方案

library(dplyr)
library(stringr)

Censor_consistently <-  function(x){
  str_replace(x, '^\\s*([<>])\\s*(\\d+)', '\\1\\2')
}


test_df <- tibble(x = c('0.001', '<0.002', ' < 0.003', ' >  100'),  y = 4:1)

mutate_all(test_df, funs(Censor_consistently))

# A tibble: 4 × 2
x     y
<chr> <chr>
1  0.001     4
2 <0.002     3
3 <0.003     2
4   >100     1

【讨论】：

【解决方案5】：

我遇到了问题，我不得不用NA 替换“不可用”，我的解决方案是这样的

data <- sapply(data,function(x) {x <- gsub("Not Available",NA,x)})

【讨论】：

【解决方案6】：

聚会迟到了。但如果你只想摆脱前导/尾随空格，R base 有一个函数trimws

例如：

data <- apply(X = data, MARGIN = 2, FUN = trimws) %>% as.data.frame()

【讨论】：