В задачах предварительной обработки и анализа данных часто необходимо разделить столбец на несколько столбцов на основе разделителя. Этот процесс можно эффективно реализовать с помощью пакета dplyr в R. В этой статье мы рассмотрим различные методы разделения столбцов по разделителю с помощью dplyr, приведя примеры кода для каждого подхода.

Метод 1: Отдельная функция от tidyr
Пакет tidyr, который обычно используется вместе с dplyr, предоставляет «отдельную» функцию для разделения столбца на несколько столбцов на основе разделителя. Вот пример:

library(dplyr)
library(tidyr)
data <- data %>%
  separate(column_name, into = c("new_column1", "new_column2"), sep = ",")

Метод 2: функция str_split из stringr
Пакет stringr предоставляет функцию str_split, которая разбивает столбец на список векторов символов. Мы можем использовать функцию «mutate» dplyr для создания новых столбцов на основе результатов разделения. Вот пример:

library(dplyr)
library(stringr)
data <- data %>%
  mutate(new_columns = str_split(column_name, ",")) %>%
  unnest_wider(new_columns)

Метод 3: функция извлечения из tidyr
Функция «извлечение» из пакета tidyr позволяет нам разделить столбец на несколько столбцов на основе шаблона регулярного выражения. Вот пример:

library(dplyr)
library(tidyr)
data <- data %>%
  extract(column_name, into = c("new_column1", "new_column2"), regex = "(.*),(.*)")

Метод 4: функция «separate_rows» из tidyr
Если разделитель разделяет несколько значений в одной ячейке, функцию «separate_rows» можно использовать для разделения столбца на несколько строк. Затем мы можем использовать функции dplyr «group_by» и «pivot_wider», чтобы преобразовать данные в несколько столбцов. Вот пример:

library(dplyr)
library(tidyr)
data <- data %>%
  separate_rows(column_name, sep = ",") %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(row_number = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from = row_number, values_from = column_name, names_prefix = "new_column")

В этой статье мы рассмотрели несколько методов разделения столбцов по разделителю с помощью dplyr в R. Мы продемонстрировали, как использовать такие функции, как «separate», str_split, Extract и «separate_rows», для достижения этой задачи. Эти подходы обеспечивают гибкость и эффективность задач разделения столбцов в рабочих процессах предварительной обработки и анализа данных. Включив эти методы в свой репертуар программирования на R, вы будете хорошо подготовлены к решению сложных задач по манипулированию данными.