R在数据框列上应用函数答案

【问题标题】：R apply function on data frame columnR在数据框列上应用函数
【发布时间】：2016-02-08 13:53:03
【问题描述】：

我需要有效地解析我的数据框列之一（一个 url 字符串）并调用一个函数（strsplit）来解析它，例如：

url <- c("www.google.com/nir1/nir2/nir3/index.asp")

unlist(strsplit(url,"/"))

我的数据框：spark.data.url.clean 看起来像这样：

                    classes              url
 [107,662,685,508,111,654,509] drudgereport.com/level1/level2/level3

这个 df 有 100k 行，我不想循环/迭代它，分别解析每个 url 并将结果写入一个新的数据帧。我需要/想要的是创建一个新的 5 列数据框：

df.result <- data.frame(fullurl = as.character(),baseurl=as.character(), firstlevel = as.character(), secondlevel=as.character(),thirdlevel=as.character(),classificaiton=as.character())

在spark.data.url.clean$url 上调用“应用”系列函数之一并将结果写入新数据框df.result，以便第一列（fullurl）将填充相关的spark.data.url.clean$url，第二到第五列将填充应用的相关结果

unlist(strsplit(url,"/"))

- 从结果向量中取出唯一的第一个、第二个、第三个和第四个元素并将其放入df.result 的第一、第二、第三和第四列，最后将spark.data.url.clean$classes 放入新的数据框列df.result$classificaiton

对不起，如果有什么需要进一步清理的，请告诉我。

【问题讨论】：

标签： r dataframe apply

【解决方案1】：

据我所知，不需要apply。

试试这个：

spark.data.url.clean <- data.frame(classes = c(107,662,685,508,111,654,509), 
  url = c("drudgereport.com/level1/level2/level3", "drudgeddddreport.com/levelfe1/lefvel2/leveel3", 
          "drudgeaasreport2.com/lefvel13/lffvel244/fel223", "otherurl.com/level1/second/level3", 
          "whateversite.com/level13/level244/level223", "esportsnow.com/first/level2/level3", 
          "reeport2.com/level13/level244/third"), stringsAsFactors = FALSE)

df.result <- spark.data.url.clean

names(df.result) <- c("classification", "fullurl")

df.result[c("baseurl", "firstlevel", "secondlevel", "thirdlevel")] <- do.call(rbind, strsplit(df.result$fullurl, "/"))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以考虑使用包splitstackshape 来执行此操作；我们可以使用它的cSplit-function。将drop 设置为F 可确保保留原始列。并不是它返回data.table，而不是data.frame。

library(splitstackshape)
output <- cSplit(dat,2,sep="/", drop=F)

使用的数据：

dat <- data.frame(classes="[107,662,685,508,111,654,509]",
                  url="drudgereport.com/level1/level2/level3")

【讨论】：

【解决方案3】：

这是data.table 的一个选项，它应该很快。如果您的数据如下所示：

> df
#                        classes                                   url
#1 [107,662,685,508,111,654,509] drudgereport.com/level1/level2/level3

您可以执行以下操作：

library(data.table)
setDT(df)  # convert to data.table 
cols <- c("baseurl", "firstlevel", "secondlevel", "thirdlevel") # define new column names
df[, (cols) := tstrsplit(url, "/", fixed = TRUE)[1:4]]  # assign new columns

现在，数据看起来像这样：

> df
#                         classes                                   url          baseurl firstlevel secondlevel thirdlevel
#1: [107,662,685,508,111,654,509] drudgereport.com/level1/level2/level3 drudgereport.com     level1      level2     level3

【讨论】：

【解决方案4】：

简单的解决方案是使用：

apply(row, 2, function(col) {})

【讨论】：

这不能回答问题。