R - à l'Aide de str_split et unlist de créer deux colonnes

J'ai un dataset qui a des dates et des taux d'intérêt dans la même colonne. J'ai besoin de scinder ces deux nombres dans deux colonnes distinctes, cependant quand j'utilise le code suivant:

 Split <- str_split(df$Dates, "[ ]", n = 2)
 Dates <- unlist(Split)[1]
 Rates <- unlist(Split)[2]

Il ne retourne que le premier "valeur" de chaque élément, c'est à dire, "1971-04-01" pour les Dates et les "7.43" pour les Taux. J'en ai besoin pour remettre toutes les valeurs pour la partie de la chaîne de split et de même pour la deuxième partie de la chaîne de split

Ci-dessous est une partie de la base de données, nombre de lignes = 518.

    1971-04-01   7.31
    1971-05-01   7.43
    1971-06-01   7.53
    1971-07-01   7.60
    1971-08-01   7.70
    1971-09-01   7.69
    1971-10-01   7.63
    1971-11-01   7.55
    1971-12-01   7.48
    1972-01-01   7.44

Grâce

OriginalL'auteur j riot | 2014-06-30

r strsplit

10

Pourrait faire
```
Split <- strsplit(as.character(df$Dates), " ", fixed = TRUE)
Dates <- sapply(Split, "[", 1)
Rates <- sapply(Split, "[", 2)
```
Il a parfaitement fonctionné, mais j'ai dû utiliser 4 pour les Tarifs, en raison de son prélèvement jusqu'à 4 séparations. Lorsque j'ai utilisé str_split, j'ai été en mesure de préciser le nombre de fentes à faire, si je n'avais pas pris le même nombre de divisions. Merci!

OriginalL'auteur David Arenburg

Vous pouvez utiliser reshape2::colsplit

library(reshape2)
colsplit(df$Dates, ' ', names =  c('Dates','Rates'))
#         Dates Rates
# 1  1971-04-01  7.31
# 2  1971-05-01  7.43
# 3  1971-06-01  7.53
# 4  1971-07-01  7.60
# 5  1971-08-01  7.70
# 6  1971-09-01  7.69
# 7  1971-10-01  7.63
# 8  1971-11-01  7.55
# 9  1971-12-01  7.48
# 10 1972-01-01  7.44

bon point, et changé.
Maintenant, vous pouvez également regarder tidyr::separate() qui fait la même chose

OriginalL'auteur mnel

2

À l'aide de @user2583119 de données (s'il vous plaît poster minimale reproductible code, y compris un ensemble de données):
```
library(qdap)
colsplit2df(data.frame(Split), sep = " ")

##           X1   X2
## 1 1971-06-01 7.53
## 2 1971-05-01 7.43
## 3 1971-06-01 7.53
```
OriginalL'auteur Tyler Rinker

Je suis peut-être biaisé, mais je dirais mon cSplit fonction pour ce problème.

D'abord, je suis en supposant que nous sommes en commençant par le suivant (une seule colonne) data.frame (où il y a plusieurs espaces entre la "date de valeur" et le "taux" de la valeur).

df <- data.frame(
  Date = c("1971-04-01   7.31", "1971-05-01   7.43", "1971-06-01   7.53", 
           "1971-07-01   7.60", "1971-08-01   7.70", "1971-09-01   7.69", 
           "1971-10-01   7.63", "1971-11-01   7.55", "1971-12-01   7.48", 
           "1972-01-01   7.44"))

Prochaine, obtenir le cSplit fonction de mon GitHub Gist, et de l'utiliser. Vous pouvez diviser sur une expression régulière (ici, de multiples espaces).

cSplit(df, "Date", "\\s+", fixed = FALSE)
#         Date_1 Date_2
#  1: 1971-04-01   7.31
#  2: 1971-05-01   7.43
#  3: 1971-06-01   7.53
#  4: 1971-07-01   7.60
#  5: 1971-08-01   7.70
#  6: 1971-09-01   7.69
#  7: 1971-10-01   7.63
#  8: 1971-11-01   7.55
#  9: 1971-12-01   7.48
# 10: 1972-01-01   7.44

Depuis la fonction convertit une data.frame à un data.table, vous avez accès à setnames qui vous permet de renommer vos colonnes en place.

setnames(cSplit(df, "Date", "\\s+", fixed = FALSE), c("Dates", "Rates"))[]
#          Dates Rates
#  1: 1971-04-01  7.31
#  2: 1971-05-01  7.43
#  3: 1971-06-01  7.53
#  4: 1971-07-01  7.60
#  5: 1971-08-01  7.70
#  6: 1971-09-01  7.69
#  7: 1971-10-01  7.63
#  8: 1971-11-01  7.55
#  9: 1971-12-01  7.48
# 10: 1972-01-01  7.44

Fait, j'ai fini à l'aide d'un concat.split que j'ai eu à le faire pour de nombreux fichiers d'un même ensemble. J'ai été en cours d'exécution dans les erreurs dues à un léger espacement des questions à partir des fichiers; rien comme les ensembles de données du gouvernement pour être propre et facile à utiliser.

OriginalL'auteur A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

1

Aussi:
```
 Split <- c("1971-06-01 7.53", "1971-05-01 7.43", "1971-06-01 7.53")
```
Votre code sélectionne uniquement la première observation.
```
 Str <- unlist(str_split(Split, "[ ]", n=2))
 Str[1] 
 #[1] "1971-06-01"
```
Si vous regardez la output de unlist(..), les dates sont suivis par des valeurs. Ainsi, vous pouvez utiliser un index logique.
```
Str[c(T,F)]
#[1] "1971-06-01" "1971-05-01" "1971-06-01"

as.numeric(Str[c(F,T)])
#[1] 7.53 7.43 7.53
```
Vous pouvez convertir en deux colonnes d'un dataframe de Split en utilisant read.table
```
  read.table(text=Split, header=F, sep="",stringsAsFactors=F)
 #         V1   V2
 # 1 1971-06-01 7.53
 # 2 1971-05-01 7.43
 # 3 1971-06-01 7.53
```
+1. Personnellement, j'utilise le read.table truc un peu, et utilisé dans mon "splitstackshape". Cependant, parce qu'il y a des solutions plus rapides que read.table, j'ai été jouer avec la création de différentes fonctions, comme cSplit et concat.split.DT.
Grâce Ananda Mahto pour les fonctions. Il serait préférable d'avoir cSplit dans un package.
Il est prévu--n'en ai pas eu l'occasion de tester si tout semble OK pour l'enregistrer dans la "splitstackshape". 🙂

OriginalL'auteur akrun

Essayez ceci:

Split <- c("1971-06-01 7.53", "1971-05-01 7.43", "1971-06-01 7.53")
df <- unlist(str_split(string = Split, pattern = "\\s"))
df

OriginalL'auteur lawyeR

df <- data.frame(
Date = c("1971-04-01   7.31", "1971-05-01   7.43", "1971-06-01   7.53", 
         "1971-07-01   7.60", "1971-08-01   7.70", "1971-09-01   7.69", 
         "1971-10-01   7.63", "1971-11-01   7.55", "1971-12-01   7.48", 
         "1972-01-01   7.44"))

do.call(rbind, strsplit(as.character(df$Date), split = '\\s+', fixed = FALSE))

pouvez-vous donner plus de précisions.reportez-vous sur cette stackoverflow.com/help/how-to-answer

OriginalL'auteur Liangbo Huang

Vous devez vous connecter pour publier un commentaire.