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我有以下样本 df
df <- data.frame(old=c("412oldname1","32oldname132","oldname141","132oldname2","oldname3","oldname4","oldname5"))
old
1 412oldname1
2 32oldname132
3 oldname141
4 132oldname2
5 oldname3
6 oldname4
7 oldname5
我想使用 grepl 提取行并替换。
keypairs <- data.frame(old=c("oldname1","oldname2"),new=c("newname1","newname2"))
old new
1 oldname1 newname1
2 oldname2 newname2
所需的数据框将是:
old
1 newname1
2 newname1
3 newname1
4 newname2
理想情况下,我可以用模式替换 grepl 的输出,然后使用 left_join
并选择 new
列。
到目前为止,我有:
df %>% filter(grepl(keypairs$old,collapse="|"))
# still trying to figure out what to do at this step
%>% left_join(keypairs) %>% select(new)
最佳答案
可能有更有效的方法,但我以前用过类似的方法。
library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
str_grab <- function(string, pattern) pattern[str_which(string, coll(pattern))[1]]
使用它来提取标准化名称。
df %>%
mutate(clean = map_chr(old, str_grab, keypairs$old)) %>%
left_join(keypairs, by = c(clean = "old"))
# old clean new
# 1 412oldname1 oldname1 newname1
# 2 32oldname132 oldname1 newname1
# 3 oldname141 oldname1 newname1
# 4 132oldname2 oldname2 newname2
# 5 oldname3 <NA> <NA>
# 6 oldname4 <NA> <NA>
# 7 oldname5 <NA> <NA>
如果您只想保留匹配的,请使用 inner_join()
而不是 left_join()
。然后您可以使用基本的 dplyr
命令重命名和选择您想要的列。
df %>%
mutate(clean = map_chr(old, str_grab, keypairs$old)) %>%
inner_join(keypairs, by = c(clean = "old")) %>%
select(old = new)
# old
# 1 newname1
# 2 newname1
# 3 newname1
# 4 newname2
正如所怀疑的那样,有一种更有效的方法。以下是所提出方法的一些基准。
Martin Gal 提供的方法在执行时间和代码行数方面要高效得多。
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
method_adam() 7.1371 7.68660 8.706662 8.03725 8.54810 16.5197 100
method_martin() 1.1090 1.21125 1.464750 1.29145 1.42950 7.1925 100
method_akrun() 25.4143 26.72945 29.400662 27.64135 32.21115 50.5500 100
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