r - dplyr过滤条件以区分unicode符号及其unicode表示形式

Question

我正在尝试根据是否为\uxxxx形式来过滤Symbol列

这在视觉上很容易，即有些看起来像$，¢，£，而另一些看起来像\u058f，\u060b，\u07fe。

但是我似乎无法使用stringi/dplyr弄清楚

library(dplyr)
library(stringi)

df <- structure(list(Character = c("\\u0024", "\\u00A2", "\\u00A3", 
                             "\\u00A4", "\\u00A5", "\\u058F", "\\u060B", "\\u07FE", "\\u07FF", 
                             "\\u09F2", "\\u09F3", "\\u09FB", "\\u0AF1", "\\u0BF9", "\\u0E3F", 
                             "\\u17DB", "\\u20A0", "\\u20A1", "\\u20A2", "\\u20A3"), 
                     Symbol = c("$", "¢", "£", "¤", "¥", "\u058f", "\u060b", "\u07fe", "\u07ff", 
                                "৲", "৳", "\u09fb", "\u0af1", "\u0bf9", "฿", "៛", "₠", 
                                "₡", "₢", "₣")), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

   Character Symbol
1    \\u0024      $
2    \\u00A2      ¢
3    \\u00A3      £
4    \\u00A4      ¤
5    \\u00A5      ¥
6    \\u058F \u058f
7    \\u060B \u060b
8    \\u07FE \u07fe
9    \\u07FF \u07ff
10   \\u09F2      ৲
11   \\u09F3      ৳
12   \\u09FB \u09fb
13   \\u0AF1 \u0af1
14   \\u0BF9 \u0bf9
15   \\u0E3F      ฿
16   \\u17DB      ៛
17   \\u20A0      ₠
18   \\u20A1      ₡
19   \\u20A2      ₢
20   \\u20A3      ₣

我尝试过的

我尝试在 nchar上使用变体，但还没有运气

df$Symbol %>% nchar
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

df$Symbol %>% stri_unescape_unicode %>% nchar
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

df$Symbol %>% stri_escape_unicode %>% nchar
# [1] 1 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6

问题

如何在符号列上过滤 $， ¢， £等格式的所有行(以及相反地过滤 \u058f， \u060b， \u07fe之类的行)？

Answer 1

编辑:

为此，设计了glyphs_match()包中的函数gdtools，但使用它并没有完全返回预期的结果。我使用Lucida Console作为我的字体，并在使用glyphs_match()时获得以下输出。似乎有一个未渲染的字形，但是该字形函数返回TRUE。也许其他用户可以解释为什么会这样。

df$glyph_match <- gdtools::glyphs_match(df$Symbol, fontfile = "C:\\WINDOWS\\Fonts\\lucon.TTF")
    df

   Character   Symbol glyph_match
1    \\u0024        $        TRUE
2    \\u00A2        ¢        TRUE
3    \\u00A3        £        TRUE
4    \\u00A4        ¤        TRUE
5    \\u00A5        ¥        TRUE
6    \\u058F <U+058F>       FALSE
7    \\u060B <U+060B>       FALSE
8    \\u07FE <U+07FE>       FALSE
9    \\u07FF <U+07FF>       FALSE
10   \\u09F2 <U+09F2>       FALSE
11   \\u09F3 <U+09F3>       FALSE
12   \\u09FB <U+09FB>       FALSE
13   \\u0AF1 <U+0AF1>       FALSE
14   \\u0BF9 <U+0BF9>       FALSE
15   \\u0E3F <U+0E3F>       FALSE
16   \\u17DB <U+17DB>       FALSE
17   \\u20A0 <U+20A0>       FALSE
18   \\u20A1        ¢        TRUE
19   \\u20A2 <U+20A2>       FALSE
20   \\u20A3 <U+20A3>        TRUE

较早的答案-可能仅在Windows上有效:

具体取决于您的字体/系统，例如，在运行代码时，我的输出与您提供的内容不匹配:

df <- structure(list(Character = c("\\u0024", "\\u00A2", "\\u00A3", 
                             "\\u00A4", "\\u00A5", "\\u058F", "\\u060B", "\\u07FE", "\\u07FF", 
                             "\\u09F2", "\\u09F3", "\\u09FB", "\\u0AF1", "\\u0BF9", "\\u0E3F", 
                             "\\u17DB", "\\u20A0", "\\u20A1", "\\u20A2", "\\u20A3"), 
                     Symbol = c("$", "¢", "£", "¤", "¥", "\u058f", "\u060b", "\u07fe", "\u07ff", 
                                "৲", "৳", "\u09fb", "\u0af1", "\u0bf9", "฿", "៛", "₠", 
                                "₡", "₢", "₣")), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

df
   Character   Symbol
1    \\u0024        $
2    \\u00A2        ¢
3    \\u00A3        £
4    \\u00A4        ¤
5    \\u00A5        ¥
6    \\u058F <U+058F>
7    \\u060B <U+060B>
8    \\u07FE <U+07FE>
9    \\u07FF <U+07FF>
10   \\u09F2 <U+09F2>
11   \\u09F3 <U+09F3>
12   \\u09FB <U+09FB>
13   \\u0AF1 <U+0AF1>
14   \\u0BF9 <U+0BF9>
15   \\u0E3F <U+0E3F>
16   \\u17DB <U+17DB>
17   \\u20A0 <U+20A0>
18   \\u20A1        ¢
19   \\u20A2 <U+20A2>
20   \\u20A3 <U+20A3>

但是捕获字形是否存在的一种粗略方法是:

 nchar(capture.output(cat(df$Symbol, sep = "\n"))) == 1

[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[18]  TRUE FALSE FALSE

因此可以通过以下方式过滤字形:

library(dplyr)

df %>%
  filter(nchar(capture.output(cat(Symbol, sep = "\n"))) == 1)

  Character Symbol
1   \\u0024      $
2   \\u00A2      ¢
3   \\u00A3      £
4   \\u00A4      ¤
5   \\u00A5      ¥
6   \\u20A1      ¢