如何使用通配符识别字符串？
我找到了glob2rx，但我不太明白如何使用它。我尝试使用以下代码选择以单词 blue 开头的数据框行：
# make data frame
a <- data.frame( x = c('red','blue1','blue2', 'red2'))
# 1
result <- subset(a, x == glob2rx("blue*") )
# 2
test = ls(pattern = glob2rx("blue*"))
result2 <- subset(a, x == test )
# 3
result3 <- subset(a, x == pattern("blue*") )
但是，这些都不起作用。我不确定是否应该使用其他功能来尝试执行此操作。
【问题讨论】：
标签： r pattern-matching wildcard
如果你想检查数据框中的元素，你不应该使用ls()，它只查看当前工作空间中的对象名称（或者如果在当前环境中的函数内部使用）。此类对象中的行名或元素对ls() 不可见（当然，除非您向ls(.)-调用添加环境参数）。尝试使用grep()，这是字符向量模式匹配的主力函数：
result <- a[ grep("blue", a$x) , ] # Note need to use `a$` to get at the `x`
如果您想使用子集，请考虑密切相关的函数grepl()，它可以在子集参数中使用返回逻辑向量：
subset(a, grepl("blue", a$x))
x
2 blue1
3 blue2
编辑：在子集（）中添加一个“正确”使用 glob2rx：
result <- subset(a, grepl(glob2rx("blue*") , x) )
result
x
2 blue1
3 blue2
在我回到这个问题之前，我认为我实际上并不理解glob2rx。 （我确实理解了作为提问者困难根源的范围界定问题。任何阅读本文的人现在都应该向下滚动到 Gavin 的答案并投票。）
【讨论】：
a <- data.frame( x = c('red','blue1','blue2', 'red2','lightblue','darkblue')) 中仅选择“blue1”和“blue2”，非常感谢您的帮助。
"^blue"。见?regex
glob2rx() 将包含通配符的模式转换为等效的正则表达式。然后，您需要将此正则表达式传递给 R 的模式匹配工具之一。
如果要匹配"blue*"，其中* 具有通常的通配符，不是正则表达式，这意味着我们使用glob2rx() 将通配符模式转换为有用的正则表达式：
> glob2rx("blue*")
[1] "^blue"
返回的对象是一个正则表达式。
鉴于您的数据：
x <- c('red','blue1','blue2', 'red2')
我们可以使用grep() 或类似工具进行模式匹配：
> grx <- glob2rx("blue*")
> grep(grx, x)
[1] 2 3
> grep(grx, x, value = TRUE)
[1] "blue1" "blue2"
> grepl(grx, x)
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE
至于你发布的选择行问题
> a <- data.frame(x = c('red','blue1','blue2', 'red2'))
> with(a, a[grepl(grx, x), ])
[1] blue1 blue2
Levels: blue1 blue2 red red2
> with(a, a[grep(grx, x), ])
[1] blue1 blue2
Levels: blue1 blue2 red red2
或通过subset()：
> with(a, subset(a, subset = grepl(grx, x)))
x
2 blue1
3 blue2
希望能解释一下grob2rx() 的作用以及如何使用它？
【讨论】：
您在正确的轨道上 - 您应该在谷歌上搜索的关键字是正则表达式。 R 确实以比使用grep() 和其他一些替代方案更直接的方式支持它们。
【讨论】：
如果您确实想使用通配符来标识特定变量，则可以使用ls() 和grep() 的组合，如下所示：
l = ls()vars.with.result <- l[grep("result", l)]
【讨论】：
你也可以使用包data.table和它的Like函数，详情如下 How to select R data.table rows based on substring match (a la SQL like)
【讨论】：
实现所需功能的另一种方法是通过dplyr()
filter(str_detect(a, "blue"))
它会考虑 blue 的所有实例，例如 blue1 和 blue2
这个命令和
基本一样filter(str_detect(a, "blue") == TRUE)
如果蓝调是大写和小写，你可以这样做：
filter(str_detect(str_to_lower(a), "blue"))
我希望它对正在寻找类似解决方案的人有所帮助。
【讨论】：