Символ r: Предупредительные знаки R, ®, ТМ — Интелайт – юридическая компания

Знак, символ Рубля: ₽ | на клавиатуре: Правый Alt + 8 | Код валюты: RUB и 643 по ISO 4217 — www.statdata.ru

Название: 

ruble sign

HTML-код: 

₽ или ₽

Описание процесса официального утверждения [1]

        С 5 ноября по 5 декабря 2013 года Банк России провёл на своём сайте анонимный опрос: пользователи интернета, которые продекларировали, что им исполнилось 18 лет, могли выбрать один из пяти знаков, проголосовать против всех и пятьюстами символами, включая пробелы, прокомментировать свой выбор. По итогам опроса было зафиксировано почти 280 тыс. кликов, которые распределились следующим образом:
первое место — более 61 %;
второе место — около 19 %;
третье место — 5,5 %;
четвёртое место — 4,5 %;
пятое место — 1,9 %;
против всех — менее 8 %.
        При этом варианты-лидеры не названы. Поскольку опрос был анонимный и не требовал даже регистрации на сайте, методика учёта повторных голосов и, соответственно, смысл процентного распределения кликов между неизвестными знаками-кандидатами Банк России не разъяснил. В целом же понять предпочтения интернет-аудитории можно по открытым итогам параллельных голосований, которые проходили на нескольких других сайтах по тем же знакам, например, на сайтах агентства «Прайм» или Российской газеты. Лидировал дизайнерский знак — «Р» с перечёркнутой ножкой.
        Ещё в первый день опроса один из сотрудников Банка России в беседе с корреспондентом газеты «Известия» сообщил, что «для регулятора это не столько голосование, сколько сбор мнений и комментариев… Голоса без текстовых комментариев относительно сделанного выбора учитываться не будут… Целью обсуждения является выявить какие-то нюансы, например, не оскорбляют ли данные символы чьих-то религиозных чувств, не носят ли расового подтекста и не являются ли уже употребимыми в каком-либо ещё качестве». Некоторые избранные комментарии Банк России начал публиковать с 18 ноября. Как сообщила пресс-служба банка, эти комментарии — «типичные мнения о каждом из пяти предложенных символов».
       Состав рабочей группы, подготовившей кандидатов к голосованию, полный список критериев включения знаков в шорт-лист, критерии, сроки и порядок финального выбора символа рубля на сайте Центрального банка Российской Федерации не указывались. Никак не описаны каналы сбора мнений граждан России, не использующих интернет, а это более половины совершеннолетнего населения страны. По итогам опроса Банк России сообщил, что «внимательно проанализирует все оставленные на сайте отзывы и учтёт их при принятии решения», однако сроки принятия этого решения так и не были названы.
        Как отмечается на сайте банка, «рабочая группа Банка России рассмотрела более тысячи обращений от граждан и организаций с предложениями разнообразных написаний графического обозначения рубля, изучила идеи интернет-сообщества. Среди них были отобраны пять наиболее часто предлагаемых вариантов». Между тем многие отечественные средства массовой информации отмечают явное отсутствие в шорт-листе знаков на основе латинской буквы «R», в частности, победивших в некоторых конкурсах символов, авторами которых являются Тагир Сафаев (перечёркнутая «R») и Владимир Ефимов («R» с удвоенной диагональной ножкой). Так, в 2006 году Всероссийский центр изучения общественного мнения и газета «Известия» попросили экспертов отобрать 13 наиболее интересных знаков, которые затем ВЦИОМ представил москвичам на четырёх фокус-группах, выяснив, что 4 знака оставили москвичей равнодушными, 3 были признаны неподходящими, 4 — «амбивалентными». Лишь два знака вызвали интерес у опрошенных — именно основанные на латинице проекты Сафаева и Ефимова. Итоги исследования были представлены 14 июня на круглом столе «Каким быть знаку рубля?»
        11 декабря 2013 года символ рубля был официально утверждён советом директоров Центрального банка Российской Федерации. Победителем стала буква «Р» с горизонтальной чертой, которая набрала более 61 % голосов.

Знаки, по которым проводился опрос Центрального банка Российской Федерации

Символ рубля на монетах и марках
Такие монеты были выпущены в обращение 17 июня 2014 года: памятные монеты из серебра номиналом 3 рубля, а также монеты из стали с никелевым гальваническим покрытием номиналом 1 рубль. Серебряные монеты выпущены ограниченным тиражом: с качеством «пруф» 500 штук, качеством «анциркулейтед» 1000 штук. Монеты достоинством 1 рубль выпускаются в рамках эмиссионной программы тиражом 100 миллионов штук. Описание монеты на этой странице.
      
Монета 2014 года «1 Рубль».
       
Монета 2014 года достоинством 3 рубля. 

С 2015 года символ рубля используется для обозначения номинала на почтовых марках и блоках. 

ℛ — Каллиграфическая заглавная буква R: U+211B Rscr

Значение символа

Каллиграфическая заглавная буква R. Буквоподобные символы.

Символ «Каллиграфическая заглавная буква R» был утвержден как часть Юникода версии 1.1 в 1993 г.

Свойства

Кодировка

ꢺ — Саураштра гласный символ r: U+A8BA

Значение символа

Саураштра гласный символ r. Саураштра.

Символ «Саураштра гласный символ r» был утвержден как часть Юникода версии 5.1 в 2008 г.

Свойства

Кодировка

Графическим символом рубля стала перечеркнутая буква «Р» – Москва 24, 11.

12.2013

Перечеркнутая буква «Р» стала графическим символом рубля – именно такой знак 11 декабря утвердил Центральный банк России. Выбранный символ был признан наиболее популярным по итогам голосования, которое ЦБ проводил на своем сайте с 5 ноября по 5 декабря текущего года. Монета достоинством один рубль с новым графическим знаком национальной валюты появится в обращении уже в 2014 году.

«Графическое обозначение рубля в виде знака представляет собой прописную букву «Р» кириллического алфавита, дополненную в нижней части горизонтальной чертой, создающей впечатление присутствия двух параллельных линий, что символизирует устойчивое положение российского рубля», — сообщает пресс-служба Банка России.

Ссылки по теме

В начале ноября на общественное обсуждение Центральный банк вынес пять вариантов графического символа российского рубля. Знаки-финалисты были отобраны рабочей группой Банка России из более чем трех тысяч вариантов. Перечеркнутую «Р» в ходе голосования поддержало более 61% респондентов.

«Москва претендует на статус международного финансового центра. Сформировалась объективная потребность для введения символа национальной валюты, признаваемого внутри страны и за рубежом. Участники обсуждения отдали предпочтение графическому изображению рубля в виде буквы «Р» русского алфавита, дополненному в нижней части горизонтальной чертой», — передает телеканал «Москва 24» слова председателя Центрального банка России Эльвиры Набиуллиной.

Ввести в обиход символ российского рубля — по аналогии с долларом США ($) и британским фунтом стерлингов (£) — собирались еще в середине 90-х годов. Затем, после появления евро, подобные предложения стали звучать чаще. В 2006 году необходимость выбрать и утвердить графический символ российской валюты была зафиксирована на законодательном уровне: в Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» ввели новеллу об утверждении Банком России графического обозначения рубля в виде знака (символа рубля).

Невозможно разрешить символ R Oh! Android

Следующие способы:

1) Сборка -> Реконструкция проекта.

2) импорт .R.

3) заполнить все ресурсы соответствующего XML-файла.

Я надеюсь, что любой из них будет полезен для вас.

Вы пытаетесь импортировать R?

 import <packagename>.R; 

Замените свое фактическое имя пакета.

В вашем коде R не был импортирован, поэтому код не может найти ресурсы в вашем пакете.

То, что, наконец, сделало трюк для меня, – это посмотреть вкладку «Журнал событий» в Android Studio, где я увидел:

Обнаружено обнаружение: инфраструктура Android обнаружена в проекте Configure

Нажав «Configure», установите AndroidManifest.xml в качестве файла конфигурации проекта (обозначил его как «android»), и только тогда все ошибки «R» исчезли, и я смог скомпилировать и запустить.

Прежде чем это сделать – все действия, которые я пробовал, такие как: «чистый», «перестроить» и перезапустить Android-студию – не сработали.

Подождите, пока Gradle завершит строительство проекта. Кажется, что Gradle занимает слишком много времени, чтобы выполнить для вашего компьютера. С уважением

У меня была та же проблема, и я решил ее, отредактировав файл build.gradle.
Один в папке приложения.
СкомпилированнаяSdkVersion должна совпадать с вашей зависимостью appcompat.
Мой compileSdkVersion был 22, поэтому я отредактировал свою зависимость appcompat до

Compile ‘com.android.support:appcompat-v7:22.2.1’

Я знаю, что другие говорили о большинстве этих вопросов, но это должно служить итогом и, надеюсь, воспитывать новые решения!

Если только буква «R» красная, это означает, что что-то не так с вашим R-файлом (найденным при build\generated\source\r\debug\com\domain. projectname\R ). Не обходите редактирование своего R-файла, потому что каждый раз, когда проект очищается, и он строится / перестраивается, R-файл восстанавливается (он полностью сбрасывается). Существует несколько возможных решений:

1) Возможно, вы import android.R; В верхней части вашей деятельности. Необходимо импортировать другой файл R. Это означает, что если ваш домен является «примером», а ваше имя проекта – «проект», то ваш импорт должен быть: import com.example.project.R

2) R – файл сборки. Это означает, что он исчезает, когда вы чистите и генерируете заново, когда строите, как ранее сказано выше. Обязательно создайте или перестройте свой проект после его очистки.

3) Возможно, ваша синхронизация проекта с градиентом не завершена. Подождите, пока все процессы не закончатся!

4) Возможно также, что ваш R-файл поврежден или отсутствует. Если вышеуказанное не работает, вы можете прийти к такому выводу. У него очень простое исправление, потому что, как я объяснял ранее, когда вы перестраиваете новый R-файл, генерируется. Поэтому просто перейдите в Build и нажмите « Clean project , а затем, когда все будет готово, нажмите « Rebuild project . С новым файлом R ваши проблемы должны исчезнуть.

PS: Почти невозможно дать точный ответ без всякого соответствующего кода

Что такое r в кружочке?

Как написать букву R в кружке?

Знак правовой охраны в Word

Самым быстрым способом является использование горячих клавиш. Нажимаем одновременно Ctrl + Alt + R. Также в Word часто встречается автоматическая замена ряда символов на нужный знак. Попробуйте в любом месте документа напечатать (r) и данная комбинация сразу заменится на знак R в круге.

Что значит R в кружочке на одежде?

Буква Р в кружочке допускает обычную сухую химчистку с использованием углеводорода, хлорного этилена, монофлотрихлорметана. … Буква Р в подчеркнутом круге говорит о том, что разрешается щадящая сухая химчистка с использованием углеводорода, хлорного этилена, монофлотрихлорметана.

В чем разница между ТМ и R?

Знак охраны размещается рядом с товарным знаком, обычно вверху справа от обозначения. Буква R является начальной в слове Registered, что означает «зарегистрировано». … В международной практике обозначение «ТМ» означает, что на товарный знак зарегистрирована заявка, но охранное свидетельство еще не получено.

Как поставить знак ТМ на телефоне?

Нажмите Ctrl + Alt + T , чтобы ввести символ торговой марки (™). Или введите ™ .

Что означает английская буква R в кружке?

1485 Гражданского кодекса России «Знак правовой охраны товарного знака» правообладатель для оповещения о своём исключительном праве на товарный знак вправе использовать знак охраны, который помещается рядом с товарным знаком, состоит из латинской буквы «R» или латинской буквы «R» в окружности ® либо словесного …

Что означает R в кружочке на телефоне?

Что значит буква R на телефоне и когда она появляется

Можно выделить две формы, в которых может появляться этот значок: отдельная буква R в центре круга (к примеру, на телефонах Xiaomi) либо буква R на значке, который отвечает за текущий уровень сотовой связи (более распространённый вариант для телефонов других фирм).

Что означает буква P в кружочке на одежде?

В данном случае, А означает любой растворитель от английского слова «any». Буква Р в кружочке допускает обычную сухую химчистку с использованием углеводорода, хлорного этилена, монофлотрихлорметана.

Что означает C *?

Знак охраны авторского права используется с именем физического или юридического лица, которому принадлежат авторские права. Также может быть указан объект защиты авторского права. Указывается год публикации или диапазон дат.

Что такое ТМ в названии?

® и ТМ являются символами предупредительной маркировки на товаре и указывают на то, что данное обозначение является зарегистрированным товарным знаком в РФ. … Маркировка «TM» согласно законодательству РФ не имеет правовой защиты, такая маркировка выполняет лишь информативную функцию.

Что значит ™?

Това́рный знак (также това́рная ма́рка или торго́вая ма́рка; ™) — обозначение (словесное, изобразительное, комбинированное или иное), «служащее для индивидуализации товаров юридических лиц или индивидуальных предпринимателей». … Незаконное использование товарного знака влечёт за собой гражданско-правовую (ст.

Что значит символ R?

Знак охраны товарного знака- это знак, который помещается рядом с товарным знаком, состоит из латинской буквы «R» или латинской буквы «R» в окружности, либо словесного обозначения «товарный знак» или «зарегистрированный товарный знак» и указывает на то, что применяемое обозначение является товарным знаком, охраняемым …

Как поставить знак зарегистрированной торговой марки?

Вставка символов авторского права и товарных знаков

1. чтобы вставить символ авторского права, нажмите клавиши CTRL+ALT+C;
2. чтобы вставить символ товарного знака, нажмите клавиши CTRL+ALT+T;
3. чтобы вставить символ зарегистрированного товарного знака, нажмите клавиши CTRL+ALT+R.

Как поставить знак номера на айфоне?

Как поставить в тексте знак № на iPhone?

1. Поставить русскую раскладку.
2. Нажимаем «123», а после этого «#+=».
3. Находим «#» и зажимаем его – появляется знак «№».

«Не удается разрешить символ R» в Android Studio

Это очень старый вопрос, но он все еще часто случается, и здесь нет исчерпывающего ответа.

У меня была эта проблема больше раз, чем я хочу признать. Это может быть вызвано множеством проблем, которые в основном связаны с тем, что структура вашего проекта не соответствует ожидаемой. Вот список всех проблем, которые у меня были:

Импорт из Eclipse в Android Studio не всегда работает гладко, особенно в старых версиях Android Studio. Убедитесь, что вы используете правильное дерево каталогов. Это должно выглядеть так для умеренно зрелого приложения:

AppName/        // AppName is your app's name, obviously
    .gradle/    // This is a compiler created directory. You should normally leave it alone
    .idea/      // Ditto
    build/      // This too
    gradle/     // And this
    app/
        build/
        libs/
        src/
            androidTest/   // Tests based on the Android instrumentation runner should go here
            main/
                java/
                    fully/           // Typically com
                        qualified/   // the domain name. Longer package 
                                     // names may have deeper folder trees
                            AppName/ // All your java files go here
                res/
                    drawable-*/      // One of these for each resolution you support
                    layout/          // All of your general layouts
                    menu/            // All of your menu layouts
                    values/          // All of your resource xml files
                    xml/             // PreferenceScreen layouts go here
                AndroidManifest.xml
            debug/         
            test/          // Pure jUnit tests should go here
        .gitignore
        app. iml
        build.gradle   // This is the gradle file you should be making most changes to
        proguard-rules.pro
    .gitignore
    build.gradle       // This gradle file should mostly be left alone
    gradle.properties
    gradlew
    local.properties
    AppName.iml
    settings.gradle

Это может выглядеть не так в вашей IDE. Над деревом файлов есть раскрывающийся список, который отображает ваши файлы по-разному, и по умолчанию в моей системе он называется Android, который разбивает ваши файлы на различные типы. Такую проблему проще решить с помощью Project, а еще проще — непосредственно из файловой системы вашей ОС, потому что Android Studio сворачивает папки, содержащие только одну папку, в одну строку.

Особенно, если вы когда-нибудь измените имя своего приложения, вам нужно убедиться, что дерево исходного кода main / java / com / domain / AppName обновлено. Также убедитесь, что тег пакета в вашем AndroidManifest.xml правильный.

Если в ваших файлах Gradle или AndroidManifest.xml есть ошибки, это помешает Android Studio правильно создавать файлы ресурсов. Файлы Gradle могут быть повреждены при обновлении Android Studio, особенно в версиях до 1.0. Иногда это происходит потому, что он перестает поддерживать старые версии плагина Gradle, поэтому вам нужно обновить номера версий. Иногда бывает сложно найти текущие версии. На сегодняшний день, 17.07.15, мои приложения нормально компилируютсяcom.android.tools.build:gradle:1.2.3 . Это находится в блоке зависимостей во внешнем файле Gradle,

Если ваш AndroidManifest ссылается на несуществующий рисуемый или строковый ресурс или действие, он сломается и вызовет эту ошибку. Иногда, если что-либо ссылается на несуществующий нарисованный или строковый ресурс, вы получите эту ошибку.

Если у вас есть файл в ваших ресурсах, который поврежден, или неверный файл XML, вы получите эту ошибку.

По моему опыту, иногда Android Studio просто бездействует, и вам нужно перезагрузить его и / или ваш компьютер. Я не знаю почему, но иногда это работает.

Если у вас есть два ресурса xml с одинаковым именем, в каталогах, которые не перекрывают друг друга, вы можете столкнуться с этой проблемой. Например, у вас могут быть одинаковые имена в drawable-mhdpi и drawable-xhdpi, потому что они переопределяют друг друга в зависимости от целевого устройства, но если у вас одинаковое имя в макете и в меню, это вызовет проблему. Переименуйте или удалите один из файлов.

Если только некоторые ресурсы имеют эту проблему, эти ресурсы, скорее всего, находятся в неправильном каталоге.

В одном случае мне пришлось полностью переустановить Android Studio. Я не знаю, что случилось, но это сработало.

В одном случае я переместил весь свой проект в другой каталог и повторно импортировал его как новый проект. Я не знаю, что случилось, но это сработало.

Файлы XML с зарезервированными словами для имен могут вызвать эту проблему. Переименуйте или удалите их.

Есть несколько способов, которыми ваш файл Gradle может в конечном итоге ссылаться на версию инструментов сборки, которые вы не установили. Исправьте это, изменив Gradle или загрузив соответствующие инструменты сборки.

Наконец, после того, как вы исправили все, что не так, вам нужно очистить свой проект Gradle. Вы делаете это, перейдя в меню Build вверху и выбрав Clean Project.

2 строки символов в R

Введение

Эта глава знакомит вас с основными концепциями создания персонажей.
векторы и символьные строки в R. Вы также узнаете, как R обрабатывает объекты
содержащие символы.

Знаков в R

В R фрагмент текста представлен как последовательность символов (букв,
числа и символы). Тип данных R обеспечивает хранение последовательностей
символов символов . Формально мод объекта, который содержит
Символьные строки в R — это «символов» .

Вы выражаете символьные строки, заключая текст в двойные кавычки:

  "символьная строка с использованием двойных кавычек"  

или вы также можете заключить текст в одинарные кавычки:

  'символьная строка в одинарных кавычках'  

Важно то, что вы должны соответствовать типу котировок, которые у вас
с использованием. Двойная кавычка в начале должна иметь двойную кавычку в конце. Точно так же
строка с открывающей одинарной кавычкой должна быть закрыта одинарной кавычкой.

Ввод символов в R, как в примерах выше, не очень полезен. Обычно
вы собираетесь создать объекты или переменные, содержащие несколько строк. Для
Например, вы можете создать переменную , строку , которая хранит некоторую строку:

  строка <- 'делать больше с меньшими затратами'
нить
#> [1] "Делай больше с меньшими затратами"  

Обратите внимание, что когда вы печатаете символьный объект, R отображает его с помощью двойного
кавычки (независимо от того, была ли строка создана с использованием одинарных или двойных
цитаты).Это позволяет быстро определить, содержит ли объект символ.
значения.

При написании строк вы можете вставлять одинарные кавычки в строку с двойными
котировки, и наоборот:

  # одинарные кавычки внутри двойных кавычек
ex1 <- "Проект R для статистических вычислений"  

  # двойные кавычки в одинарных кавычках
ex2 <- 'Проект "R" для статистических вычислений'  

Однако вы не можете напрямую вставлять одинарные кавычки в строку с одиночными кавычками.
кавычки, вы также не можете вставлять двойные кавычки в строку с двойными кавычками
(Не делайте этого!):

  ex3 <- "Это" абсолютно неприемлемо " 

  ex4 <- 'Это' абсолютно неправильно ' 

В обоих случаях R выдаст ошибку из-за неожиданного присутствия
либо двойные кавычки в двойных кавычках, либо одинарные кавычки в одинарных
цитаты.

Если вы действительно хотите включить двойные кавычки как часть строки, вам нужно
до экранируйте двойную кавычку, используя обратную косую черту \ перед ней:

  «Проект« Р »для статистических вычислений»  

Мы поговорим больше об экранировании символов в следующих главах.

Начало работы со строками

Возможно, наиболее распространенное использование символьных строк в R связано с:

• имена файлов и каталогов

• наименования элементов в объектах данных

• текстовых элемента, отображаемых на графиках и графиках

Когда вы читаете файл, например таблицу данных, хранящуюся в файле csv,
вы обычно используете чтение . table () и друзья - например, читать.csv () ,
читать.delim () . Предполагая, что файл dataset.csv находится в вашем рабочем каталоге:

  dat <- read.csv (file = 'dataset.csv')  

Основным параметром функции read.csv () является файл , для которого требуется
символьная строка с путем к файлу.

Другой пример базового использования символов - это когда вы назначаете имена
элементы некоторой структуры данных в R.Например, если вы хотите назвать
элементы (числового) вектора, вы можете использовать функцию names () следующим образом:

  число_век <- 1: 5
имена (num_vec) <- c ('uno', 'dos', 'tres', 'cuatro', 'cinco')
num_vec  

Аналогичным образом, многие параметры в функциях построения графиков требуют некоторого
входной строки. Ниже приведен гипотетический пример диаграммы рассеяния, которая включает
несколько графических элементов, таких как основной заголовок ( основной ), подзаголовок ( sub ),
метки для оси X и оси Y ( xlab , ylab ), название цвета
( col ) и символ для точечного символа ( pch ).

  участок (x, y,
     main = 'Основной заголовок',
     sub = 'Субтитры',
     xlab = 'метка оси x',
     ylab = 'метка оси Y',
     col = 'красный',
     pch = 'x')  

Создание символьных строк

Помимо одинарных кавычек '' или двойных кавычек "" , R предоставляет функцию
character () для создания векторов символов. В частности, символ ()
- это функция, которая создает векторные объекты типа «символ» .

При использовании символа () вам просто нужно указать длину вектора.
На выходе будет символьный вектор, заполненный пустыми строками:

  # вектор символов с 5 пустыми строками
char_vector <- символ (5)
char_vector
#> [1] "" "" "" "" ""  

Когда вы использовали бы символ () ? Типичный случай использования - это когда вы хотите
инициализировать пустой вектор символов заданной длины. Идея состоит в том, чтобы
создайте объект, который вы измените позже с помощью некоторых вычислений.

Как и в случае с любым другим вектором, после создания пустого вектора символов
вы можете добавить к нему новые компоненты, просто присвоив ему значение индекса вне
его предыдущий диапазон:

  # еще один пример
пример <- символ (0)
пример
#> символ (0)

# проверить его длину
длина (пример)
#> [1] 0

# добавить первый элемент
пример [1] <- "первый"
пример
#> [1] "первый"

# снова проверьте его длину
длина (пример)
#> [1] 1  

Вы можете добавить больше элементов без необходимости следовать последовательному диапазону индекса:

  пример [4] <- "четвертый"
пример
#> [1] "первый" NA NA "четвертый"
длина (пример)
#> [1] 4  

Обратите внимание, что вектор , пример перешел от одноэлементного к содержанию
четырехэлементный без указания второго и третьего элементов.R заполняет это
разрыв с пропущенными значениями NA .

Пустая строка

Самый простой тип строки - это пустая строка , созданная
последовательные кавычки: "" . Технически "" - это строка с
в нем нет символов, отсюда и название «пустая строка»:

  # пустая строка
empty_str <- ""
empty_str
#> [1] ""

# класс
класс (empty_str)
#> [1] "персонаж"  

Пустой вектор символов

Другая базовая строковая структура - это пустой вектор символов , созданный
функцией character () и ее аргументом length = 0 :

  # пустой вектор символов
empty_chr <- символ (0)
empty_chr
#> символ (0)

# класс
класс (empty_chr)
#> [1] "персонаж"  

Важно не перепутать пустой вектор символов символ (0)
с пустой строкой "" ; одно из основных различий между ними -
что у них разная длина:

  # длина пустой строки
длина (empty_str)
#> [1] 1

# длина пустого вектора символов
длина (empty_chr)
#> [1] 0  

Обратите внимание, что пустая строка empty_str имеет длину 1, а пустая строка
вектор символов empty_chr имеет длину 0.

Кроме того, символ (0) встречается, когда у вас есть вектор символов с одним или
больше элементов, и вы пытаетесь подмножество позиции 0:

  строка <- c ('солнце', 'небо', 'облака')
нить
#> [1] "солнце" "небо" "облака"  

Если вы попытаетесь получить элемент в позиции 0, вы получите:

  строка [0]
#> персонаж (0)  

Функция

c ()

Существует также универсальная функция c () (объединение или объединение), которую вы
можно использовать для создания векторов символов.Просто передайте любое количество символов
элементов через запятую:

  строка <- c ('солнце', 'небо', 'облака')
нить
#> [1] "солнце" "небо" "облака"  

Опять же, обратите внимание, что вы можете использовать одинарные или двойные кавычки для определения символа
элементы внутри c ()

  планет <- c («Меркурий», «Венера», «Марс»)
планеты
#> [1] "меркурий" "венера" ​​"марс"  

- символ () и - символ ()

Связано с символом () R предоставляет две связанные функции:
как.символ () и является символом () . Эти две функции являются методами для
принуждение объектов к типу "персонаж" и проверка того,
Объект R имеет тип «персонаж» . Например, давайте определим два
объекты a и b следующим образом:

  # определить два объекта 'a' и 'b'
a <- "проверить меня"
б <- 8 + 9  

Чтобы проверить, относятся ли a и b к типу «символ» , используйте функцию
есть.символ () :

  # это символы "a" и "b"?
является. персонаж (а)
#> [1] ИСТИНА

is.character (b)
#> [1] ЛОЖЬ  

Аналогично, вы также можете использовать функцию class () , чтобы получить класс
объект:

  # классы «а» и «б»
класс (а)
#> [1] "персонаж"
класс (б)
#> [1] "numeric"  

Функция as. character () - это метод приведения. Для лучшего или худшего,
R позволяет преобразовывать (т. Е. Принуждать) несимвольные объекты в символы.
строки с функцией as.символ () :

  # преобразование 'b' как символа
b <- как. символ (b)
б
#> [1] "17"  

Строки и объекты R

Прежде чем продолжить обсуждение функций для управления строками, нам нужно поговорить о некоторых важных технических моментах. R имеет пять основных типов объектов для хранения данных: вектор , фактор , матрица (и массив ), data.frame и список . Мы можем использовать каждый из этих объектов для хранения символьных строк.Однако эти объекты будут вести себя по-разному в зависимости от того, храним ли мы символьные данные с другими типами данных. Давайте посмотрим, как R обрабатывает объекты с разными типами данных (например, символьными, числовыми, логическими).

Поведение объектов R со строками символов

Векторы .
Самый простой тип контейнера данных - это векторы. Вы можете думать о векторах как о строительных блоках для других более сложных структур данных. R имеет шесть типов векторов, технически называемых атомарными типами , или атомарными векторами: логический, целочисленный, двойной, символьный, комплексный и необработанный.

Векторы являются атомарными структурами, потому что их значения должны быть и все они одного типа . Это означает, что любой заданный вектор должен быть однозначно логическим, числовым, сложным, символьным или необработанным.

Так что же происходит, когда вы смешиваете разные типы данных в векторе?

  # вектор с цифрами и символами
c (1: 5, пи, «текст»)
#> [1] "1" "2" "3" "4"
#> [5] "5" "3.14159265358979" "text"  

Как вы можете заметить, вектор, полученный в результате объединения целых чисел 1: 5 ,
число пи , а какой-то «текст» - это вектор со всеми его элементами
обрабатываются как символьные строки.Другими словами, когда вы объединяете смешанные данные в
векторы, строки будут преобладать. Это означает, что мода вектора будет
«символ» , даже если вы смешиваете логические значения:

  # вектор с числами, логическими числами и символами
c (1: 5; ИСТИНА; пи; "текст"; ЛОЖЬ)
#> [1] "1" "2" "3" "4"
#> [5] "5" "ИСТИНА" "3.14159265358979" "текст"
#> [9] "ЛОЖЬ"  

Фактически, R следует двум основным правилам приведения типов данных.Самый строгий
Правило: если в векторе присутствует символьная строка, все остальное в
вектор будет преобразован в строки символов. Другое правило принуждения: если
вектор содержит только логические элементы и числа, тогда логические значения будут преобразованы в
числа; ИСТИНА Значения становятся 1, а ЛОЖЬ значения становятся 0.

Соблюдение этих правил избавит вас от многих головных болей и разочарований.
моменты. Более того, вы можете использовать их в свою пользу для манипулирования данными в очень
полезные способы.

Матрицы.
Такое же поведение векторов происходит, когда вы смешиваете символы и числа в
матрицы. Опять же, все будет рассматриваться как символы:

  # матрица с цифрами и символами
rbind (1: 5, буквы [1: 5])
#> [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5]
#> [1,] "1" "2" "3" "4" "5"
#> [2,] "a" "b" "c" "d" "e"  

Кадры данных.
С фреймами данных дело обстоит немного иначе. По умолчанию символьные строки
внутри кадра данных будет преобразовано в коэффициенты:

  # кадр данных с цифрами и символами
df1 = данные.рамка (числа = 1: 5, буквы = буквы [1: 5])
df1
#> цифры буквы
#> 1 1 а
#> 2 2 b
#> 3 3 c
#> 4 4 дн.
#> 5 5 e
# исследуем структуру фрейма данных
str (df1)
#> 'data.frame': 5 набл. из 2 переменных:
#> $ числа: int 1 2 3 4 5
#> $ letter: множитель с 5 уровнями "a", "b", "c", "d", ..: 1 2 3 4 5  

Чтобы отключить data.frame () поведение по умолчанию преобразования строк
на множители используйте аргумент stringsAsFactors = FALSE :

  # кадр данных с цифрами и символами
df2 <- данные.Рамка(
  числа = 1: 5,
  буквы = буквы [1: 5],
  stringsAsFactors = FALSE)

df2
#> цифры буквы
#> 1 1 а
#> 2 2 b
#> 3 3 c
#> 4 4 дн.
#> 5 5 e
# исследуем структуру фрейма данных
str (df2)
#> 'data.frame': 5 набл. из 2 переменных:
#> $ числа: int 1 2 3 4 5
#> $ письма: chr "a" "b" "c" "d" ...  

Несмотря на то, что df1 и df2 отображаются идентично, их структура
разные.В то время как df1 $ букв сохраняется как "фактор" , df2 $ букв является
хранится как «символ» .

Списки.
Со списками вы можете комбинировать любые типы объектов данных. Тип данных в
каждый элемент списка будет поддерживать соответствующий режим:

  # список с элементами разного режима
список (1: 5, буквы [1: 5], rnorm (5))
#> [[1]]
#> [1] 1 2 3 4 5
#>
#> [[2]]
#> [1] "a" "b" "c" "d" "e"
#>
#> [[3]]
#> [1] -0.507 0,192 -1,172 -2,088 -2,106  

The Workhorse Function

паста ()

Функция paste () , пожалуй, одна из самых важных функций, которые вы
можно использовать для создания и построения строк. paste () принимает один или несколько объектов R,
преобразует их в «символ» , а затем объединяет (вставляет) их, чтобы сформировать
одна или несколько символьных строк. Его использование имеет следующий вид:

  вставить (..., sep = "", collapse = NULL)  

Аргумент ... означает, что требуется любое количество объектов. Аргумент
sep - это символьная строка, которая используется в качестве разделителя. Аргумент
collapse - необязательная строка, указывающая, хотите ли вы, чтобы все термины были
свернулся в единую струну. Вот простой пример с пастой () :

  # паста
ПИ <- паста ("Жизнь", пи)

ЧИСЛО ПИ
#> [1] "Жизнь 3.14159265358979"  

Как видите, разделителем по умолчанию является пробел ( sep = "" ).Но ты
можно выбрать другой символ, например sep = "-" :

  # паста
IloveR <- paste («Я», «любовь», «Р», sep = «-»)

IloveR
#> [1] "Я люблю-Р"  

Если дать paste () объектов разной длины, то будет применен
правило утилизации. Например, если вы вставите один символ "X" с
последовательность 1: 5 и разделитель sep = "." , вот что вы получите:

  # паста с предметами разной длины
paste ("X", 1: 5, sep = ".")
#> [1] «X.1» «X.2» «X.3» «X.4» «X.5»  

Чтобы увидеть эффект аргумента collapse , давайте сравним разницу с
разваливающийся и без него:

  # паста со складыванием
paste (1: 3, c ("!", "?", "+"), sep = '', collapse = "")
#> [1] "1! 2? 3+"

# вставить без сворачивания
paste (1: 3, c ("!", "?", "+"), sep = '')
#> [1] "1!" "2?" «3+»  

Одна из потенциальных проблем с paste () заключается в том, что он переводит отсутствующие значения NA в символ «NA» :

  # с пропущенными значениями NA
evalue <- paste ("значение 'e' равно", exp (1), NA)

оценивать
#> [1] "значение 'e' равно 2.71828182845905 NA " 

Помимо paste () , существует также функция paste0 () , которая эквивалентна

  паста (. .., sep = "", свернуть)  

  # сворачивание с paste0
paste0 («давайте», «свернуть», «все», «эти», «слова»)
#> [1] "давайте свернем все слова"  

Получение текста в

рэнд

Мы видели, как выразить символьные строки, используя одинарные кавычки " или двойные кавычки " ".Но нам также необходимо обсудить, как получить текст в R, то есть как импортировать и читать файлы, содержащие строки символов. Итак, как нам ввести текст в R? Ну, это в основном зависит от формата файлов, которые мы хотим прочитать.

Мы опишем две общие ситуации. Тот, в котором содержимое файла может быть представлено в табличном формате (т.е. строки и столбцы). Другой, когда контент не имеет табличной структуры. Во втором случае у нас есть символы в неструктурированной форме (т.е. просто строки строк) или, по крайней мере, в нетабличном формате, таком как html, xml или другой формат языка разметки.

Другая функция - scan () , которая позволяет нам читать данные в нескольких форматах. Обычно мы используем scan () для анализа сценариев R, но мы также можем использовать для импорта текста (символов)

Столы для чтения

Если данные, которые мы хотим импортировать, имеют некоторый табличный формат (например, ячейки и столбцы), мы можем использовать набор функций для чтения таблиц, таких как read.table () и его сестринские функции, например читать.csv () , читать.delim () , читать.fwf () . Эти функции читают файл в формате таблицы и создают из него фрейм данных со строками, соответствующими наблюдениям, и столбцами, соответствующими полям в файле.

читать таблицу ()	основная функция для чтения файла в формате таблицы
читать .csv ()	читает файлы CSV, разделенные запятой ","
читать. csv2 ()	читает файлы CSV, разделенные точкой с запятой ";"
прочт. Делим ()	читает файлы, разделенные табуляцией "\ t"
читать delim2 ()	аналогично читать. Delim ()
читать.fwf ()	чтение файлов формата фиксированной ширины

Предупреждение о встроенных функциях для чтения таблиц данных: по умолчанию все они преобразуют символы в R-факторы.Это означает, что если есть столбец с символами, R будет рассматривать эти данные как качественную переменную. Чтобы отключить это поведение, нам нужно указать аргумент stringsAsFactors = FALSE . Таким образом, все символы в импортированном файле будут сохранены как символы после того, как мы прочитаем их в R.

Рассмотрим простой пример чтения файла австралийской радиостанции ABC (http://www.abc.net.au/radio/). В частности, мы прочитаем файл csv, содержащий данные радиостанций ABC.Такой файл находится по адресу:

http://www.abc.net.au/local/data/public/stations/abc-local-radio.csv

Чтобы импортировать файл abc-local-radio.csv, мы можем использовать read.table () или read.csv () (просто выберите правильные параметры). Вот код для чтения файла с read.table () :

  # сборка url
abc <- "http://www.abc.net.au/"
радио <- "местные / данные / общественные / станции / abc-local-radio.csv"
abc_radiosl <- paste0 (abc, радио)

# читать данные из URL
радио <- читать.стол(
  файл = abc_radios,
  заголовок = ИСТИНА,
  sep = ',',
  stringsAsFactors = FALSE)  

В этом случае расположение файла определяется в объекте abc, который является первым аргументом, переданным в read.table () . Затем мы выбираем другие аргументы, такие как header = TRUE , sep = "," и stringsAsFactors = FALSE . Аргумент header = TRUE указывает, что первая строка файла содержит имена столбцов. Разделитель (запятая) обозначается sep = "," .И, наконец, чтобы сохранить строки символов в файле как «символ» во фрейме данных, мы используем stringsAsFactors = FALSE .

Если во время операции чтения файла все прошло нормально, следующее, что нужно сделать, это проверить размер созданного фрейма данных с помощью dim () :

  # размер таблицы в "радио"
тусклый (радио)
#> [1] 53 18  

Обратите внимание, что радио кадра данных представляет собой таблицу с 53 строками и 18 столбцами. Если мы исследуем эту структуру с помощью str () , мы получим информацию о каждом столбце.Аргумент vec.len = 1 указывает, что мы просто хотим, чтобы отображался первый элемент каждой переменной:

  # структура столбцов
str (радио, vec.len = 1)
#> 'data.frame': 53 набл. из 18 переменных:
#> $ State: chr "QLD" ...
#> $ Website.URL: chr "http://www.abc.net.au/brisbane/" ...
#> $ Station: chr "ABC Radio Brisbane" ...
#> $ Town: chr "Брисбен" ...
#> $ Latitude: число -27,5 ...
#> $ Longitude: число 153...
#> $ Talkback.number: chr "1300 222 612" ...
#> $ Enquiries.number: chr "07 3377 5222" ...
#> $ Факс. Номер: chr "07 3377 5612" ...
#> $ Sms.number: chr "0467 922 612" ...
#> $ Street.number: chr "Серая улица, 114" ...
#> $ Street.suburb: chr "Южный Брисбен" ...
#> $ Street. Почтовый индекс: int 4101 4700 ...
#> $ PO.box: chr "GPO Box 9994" ...
#> $ PO.suburb: chr "Брисбен" ...
#> $ PO.почтовый индекс: int 4001 4700...
#> $ Twitter: chr "abcbrisbane" ...
#> $ Facebook: chr "https://www.facebook.com/abcinbrisbane" ...  

Как вы можете заметить, большинство из 18 переменных находятся в "символьном" режиме . Только $ Latitude , $ Longitude , $ Street.postcode и $ PO.postcode имеют другой режим.

Чтение исходного текста

Если мы хотим импортировать текст как есть (т.е. мы хотим читать необработанный текст), тогда нам нужно использовать функцию readLines () .Эту функцию следует использовать, если мы не хотим, чтобы R предполагал, что данные находятся в какой-либо конкретной форме.

Мы работаем с readLines () , передавая ему имя файла или имя URL-адреса, который мы хотим прочитать. Результатом является вектор символов с одним элементом для каждой строки файла или URL-адреса. Созданный вектор будет содержать столько элементов, сколько строк в считываемом файле.

Давайте посмотрим, как читать текстовый файл. Для этого примера мы будем использовать текстовый файл с сайта TEXTFILES.COM (Джейсон Скотт) http://www.textfiles.com/music/. Этот сайт содержит раздел текстовых файлов, связанных с музыкой. Для демонстрации рассмотрим «105.3 лучших песен 1991 года» по версии радиостанции «Современный рок» KITS San Francisco . Соответствующий текстовый файл находится по адресу:

.

http://www.textfiles.com/music/ktop100.txt.

  # читать файл ktop100.txt
top105 <- readLines ("http://www.textfiles.com/music/ktop100.txt")  

readLines () создает вектор символов, в котором каждый элемент представляет строки URL-адреса, который мы пытаемся прочитать.Чтобы узнать, сколько элементов (т.е. сколько строк) находится в top105 , мы можем использовать функцию length () . Для проверки первых элементов (т.е. первых строк текстового файла) используйте head ()

  # сколько строк
длина (топ105)
#> [1] 123

# проверка первых элементов
голова (top105)
#> [1] "От: [email protected] (Эд Сураньи)"
#> [2] "Дата: 12 января 92 21:23:55 GMT"
#> [3] "Группы новостей: rec.music.misc"
#> [4] "Тема: Обратный отсчет до конца года KITS"
#> [5] ""
#> [6] ""  

Если посмотреть на вывод, предоставленный head () , первые четыре строки содержат некоторую информацию о теме электронного письма (обратный отсчет до конца года KITS). Пятая и шестая строки - пустые. Если мы проверим следующие несколько строк, мы увидим, что список песен в top100 начинается со строки номер 11.

  # 5 лучших песен
top105 [11:15]
#> [1] "1. НИРВАНА ЗАПАХИТ ДУХОМ ПОДРОСТКОВ"
#> [2] "2. ЭДС НЕВЕРОЯТНО"
#> [3] "3. Р.Э.М. ПОТЕРЯ СВОЕЙ РЕЛИГИИ"
#> [4] "4. SIOUXSIE & THE BANSHEES ПОЦЕЛУЮ ИХ ДЛЯ МЕНЯ"
#> [5] «5.ПЛОХОЙ. II РУШ " 

Каждая строка содержит номер рейтинга, за которым следует точка, за которым следует пробел, затем имя исполнителя / группы, за которым следует несколько пробелов, а затем название песни. Как видите, хитом номер один 1991 года был «Smells like teen spirit» от Nirvana .

А что насчет последних песен в рейтинге KITS? Чтобы получить ответ, мы можем
используйте функцию tail () для проверки последних n = 10 элементов файла:

  # проверка последних 10 элементов
хвост (top105, n = 10)
#> [1] «101.РАЗБИВАТЬ ТЫКВЫ СИВА "
#> [2] "102. ЭЛВИС КОСТЕЛЛО ДРУГАЯ СТОРОНА ..."
#> [3] "103. ВИДИТ ПСИХИЮ"
#> [4] "104. THRILL KILL CULT SEX ON WHEELZ"
#> [5] "105. МЭТЬЮ СВИТ, Я ЖДАЛ"
#> [6] "ЛЮДИ 105,3 ЛАТУРА ПРОДОЛЖАЮТ СЕКС"
#> [7] ""
#> [8] "Эд"
#> [9] "ed @ wente.llnl.gov "
#> [10] ""  

Обратите внимание, что последние четыре строки не содержат информации о песнях.
Причем количество песен не ограничивается 105. Фактически рейтинг идет
до 106 песен (последний номер 105,3)

На этом мы остановим обсуждение этой главы. Однако важно сохранить
помните, что текстовые файлы бывают самых разных форм, форм, размеров и
ароматы. Для получения дополнительной информации о том, как импортировать файлы в R, авторитетный
документ представляет собой руководство по R Data Import / Export (разработано R Core Team)
доступно по адресу:

http: // cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-data.html

Работа с символами · Руководство по программированию UC Business Analytics R

Работа с символьными строками часто недооценивается при обучении анализу данных. Обычно основное внимание уделяется числовым значениям; однако рост сбора данных также приводит к увеличению количества битов информации, встроенных в символьные строки. Следовательно, обработка, очистка и обработка символьных строк становится необходимым условием ежедневного анализа данных.Этот раздел предназначен для того, чтобы дать вам основы работы с персонажами, охватывая:

Основные сведения о символьных строках

Основы символьных строк включают в себя создание, преобразование и печать символьных строк, а также подсчет количества элементов и символов в строке.

Создание строк

Самый простой способ создания строк - использовать кавычки и назначать строку объекту, как при создании числовых последовательностей.

  a <- "обучение созданию" # создать строку a
b <- "символьные строки" # создать строку b
  

Функция paste () предоставляет универсальные средства для создания и построения строк.Он принимает один или несколько объектов R, преобразует их в «символы», а затем объединяет (вставляет) их, чтобы сформировать одну или несколько строк символов.

  # склеить строку a и b
паста (а, б)
## [1] "учимся создавать символьные строки"

# вставить символьные и числовые строки (конвертирует числа в символьный класс)
paste ("Жизнь", пи)
## [1] "Жизнь 3.14159265358979"

# вставить несколько строк
паста («Я», «любовь», «Р»)
## [1] "Я люблю R"

# вставить несколько строк с разделительным символом
paste ("Я", "любовь", "R", sep = "-")
## [1] "Я люблю-Р"

# используйте paste0 (), чтобы вставить символы btwn без пробелов
paste0 («Я», «любовь», «Р»)
## [1] "IloveR"

# вставить объекты разной длины
paste ("R", 1: 5, sep = "v1.")
## [1] «R v1.1» «R v1.2» «R v1.3» «R v1.4» «R v1.5»
  

Преобразование в строки

Проверить, являются ли строки символами с is.character () , и преобразовать строки в символы с помощью as.character () или toString () .

  а <- «Жизнь»
б <- пи

является. персонаж (а)
## [1] ИСТИНА

is.character (b)
## [1] ЛОЖЬ

c <- как. символ (b)
is.character (c)
## [1] ИСТИНА

toString (c ("Август", 24, 1980))
## [1] "24 августа 1980 г."
  

Струны для печати

Распространенные методы печати включают:

• print () : общая печать
• noquote () : печать без кавычек
• cat () : объединить и распечатать без кавычек
• sprintf () : оболочка для функции C sprintf , которая возвращает вектор символов, содержащий отформатированную комбинацию текста и значений переменных

Основная функция печати в R - print ()

  x <- «учимся печатать строки»

# базовая печать
печать (х)
## [1] "учимся печатать строки"

# печать без кавычек
print (x, quote = FALSE)
## [1] учимся печатать строки
  

Альтернативой печати строки без кавычек является использование noquote ()

  без цитаты (x)
## [1] учимся печатать строки
  

Еще одна очень полезная функция - cat () , которая позволяет нам объединять объекты и печатать их либо на экране, либо в файле.Выходной результат очень похож на noquote () ; однако cat () не печатает числовой индикатор строки. В результате cat () может быть полезен для печати красиво оформленных ответов пользователям.

  # базовая печать (аналог noquote)
кошка (х)
## учимся печатать строки

# объединение символьных строк
cat (x, "в R")
## учимся печатать строки в R

# базовая печать алфавита
кот (буквы)
## АБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЫЭЮЯ

# указать разделитель между объединенными символами
кошка (буквы, sep = "-")
## АБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЫЭЮЯ

# свернуть пространство между объединенными символами
кошка (буквы, sep = "")
## АБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЫЭЮЯ
  

Вы также можете отформатировать ширину линии для печати длинных строк, используя аргумент fill :

  x <- «Сегодня я учусь печатать строки. "
y <- "Завтра планирую узнать о текстовом анализе."
z <- «На следующий день сделаю перерыв и выпью пива».

кошка (x, y, z, fill = 0)
## Сегодня я учусь печатать строки. Завтра планирую узнать о текстовом анализе. На следующий день сделаю перерыв и выпью пива.

кошка (x, y, z, fill = 5)
## Сегодня я учусь печатать строки.
## Завтра планирую узнать о текстовом анализе.
## На следующий день я сделаю перерыв и выпью пива.
  

sprintf () - полезная функция печати для точного управления выводом.Это оболочка для функции C sprintf , которая возвращает вектор символов, содержащий форматированную комбинацию текста и значений переменных.

Для замены в строковой или строковой переменной используйте % s :

  x <- "строки печати"

# подставляем одну строку / переменную
sprintf ("Обучение% s в R", x)
## [1] "Учимся печатать строки в R"

# заменить несколько строк / переменных
y <- "в R"
sprintf ("Учимся% s% s", x, y)
## [1] "Учимся печатать строки в R"
  

Для целых чисел используйте % d или вариант:

  версия <- 3

# заменить целое число
sprintf ("Это версия R:% d", версия)
## [1] "Это версия R: 3"

# печать с ведущими пробелами
sprintf ("Это версия R:% 4d", версия)
## [1] "Это версия R: 3"

# также может начинаться с нулей
sprintf ("Это версия R:% 04d", версия)
## [1] "Это версия R: 0003"
  

Для чисел с плавающей запятой используйте % f для стандартной записи и % e или % E для экспоненциальной записи:

  sprintf ("% f", pi) # '% f' указывает десятичное представление 'с фиксированной точкой'
## [1] «3.141593 "

sprintf ("%. 3f", pi) # десятичное представление с 3 десятичными цифрами
## [1] "3.142"

sprintf ("% 1.0f", pi) # 1 целое число и 0 десятичных цифр
## [1] "3"

sprintf ("% 5.1f", pi) # десятичное представление с 5-ю десятичными цифрами и
## [1] "3.1" # только 1 справа от десятичной запятой

sprintf ("% 05. 1f", pi) # то же, что и выше, но заполняем пустые цифры нулями
## [1] "003.1"

sprintf ("% + f", pi) # печать со знаком (положительное значение)
## [1] "+3.141593"

sprintf ("% f", pi) # префикс пробела
## [1] «3.141593 "

sprintf ("% e", pi) # экспоненциальное десятичное представление 'e'
## [1] "3.141593e + 00"

sprintf ("% E", pi) # экспоненциальное десятичное представление 'E'
## [1] "3.141593E + 00"
  

Подсчет строковых элементов и символов

Для подсчета количества элементов в строке используйте length () :

  length («Сколько элементов в этой строке?»)
## [1] 1

length (c («Как», «многие», «элементы», «есть», «в», «это», «строка?»))
## [1] 7
  

Для подсчета количества символов в строке используйте nchar () :

  nchar («Сколько символов в этой строке?»)
## [1] 39

nchar (c ("Как", "много", "символы", "есть", "в", "это", "строка?"))
## [1] 3 4 10 3 2 4 7
  

Манипуляция струной с базой R

Основные операции со строками обычно включают преобразование регистра, простой символ, сокращение, замену подстроки, добавление / удаление пробелов и выполнение операций над наборами для сравнения сходств и различий между двумя векторами символов.Все эти операции могут быть выполнены с помощью базовых функций R; однако некоторые операции (или, по крайней мере, их синтаксис) значительно упрощены с пакетом stringr . В этом разделе показано, как манипулировать базовой строкой R для преобразования регистра, простой замены символов, сокращения и замены подстроки. Многие из других фундаментальных задач манипулирования строками будут рассмотрены в следующих разделах «Операции над строками с помощью stringr» и «Установить для символьных строк».

Преобразование корпуса

Чтобы преобразовать все символы верхнего регистра в нижний регистр, используйте tolower () :

  x <- «Обучение МАНИПУЛЯЦИИ СТРИГАМИ в R»

tolower (x)
## [1] "учимся управлять строками в r"
  

Чтобы преобразовать все символы нижнего регистра в верхний регистр, используйте toupper () :

  верх (х)
## [1] "УЧЕНИЕ МАНИПУЛИРОВАТЬ СТРОКАМИ В R"
  

Простая замена символов

Чтобы заменить символ (или несколько символов) в строке, вы можете использовать chartr () :

  # заменить 'A' на 'a'
x <- "Это строка. "
chartr (old = "A", new = "a", x)
## [1] «Это строка».

# замена нескольких символов
# заменить любую букву 'd' на 't' и любую 'z' на 'a'
y <- "Завтра я, пожалуйста, сделаю lezrn zbout dexduzl znzlysis."
chartr (old = "dz", new = "ta", y)
## [1] «Завтра я планирую узнать о текстовом анализе».
  

Обратите внимание, что chartr () заменяет каждую идентифицированную букву для замены, поэтому я использую ее только тогда, когда я уверен, что хочу изменить все возможные случаи появления буквы.

Сокращения строк

Для сокращения строк вы можете использовать abbreviate () :

  улиц <- c («Майн», «Вяз», «Ривербенд», «Марио», «Фредерик»)

# сокращение по умолчанию
сокращать (улицы)
## Main Elm Riverbend Марио Фредерик
## «Главная» «Вяз» «Рврб» «Мари» «Фрдр»

# установить минимальную длину аббревиатуры
сокращенно (улицы, минимальная длина = 2)
## Main Elm Riverbend Марио Фредерик
## "Mn" "El" "Rv" "Mr" "Fr"
  

Обратите внимание, что если вы работаете с U.S. утверждает, что R уже имеет предварительно созданный вектор с именами состояний ( state.name ). Также имеется предварительно созданный вектор сокращенных имен состояний ( state.abb ).

Извлечь / заменить подстроки

Для извлечения или замены подстрок в векторе символов используются три основные базовые функции R: substr () , substring () и strsplit () . Цель substr () - извлечь и заменить подстроки указанными начальными и конечными символами:

  алфавит <- paste (БУКВЫ, collapse = "")

# извлекаем 18-й символ в строке
substr (алфавит, начало = 18, остановка = 18)
## [1] "R"

# извлекаем 18-24-е символы из строки
substr (алфавит, начало = 18, остановка = 24)
## [1] "RSTUVWX"

# заменить 1-17-й символы на `R`
substr (алфавит, начало = 19, стоп = 24) <- "RRRRRR"
алфавит
## [1] "ABCDEFGHIJKLMNOPQRRRRRRRYZ"
  

Цель substring () - извлечь и заменить подстроки только с указанной начальной точкой. substring () также позволяет извлекать / заменять рекурсивным способом:

  алфавит <- paste (БУКВЫ, collapse = "")

# извлекаем символы с 18-го по последний
подстрока (алфавит, первая = 18)
## [1] "RSTUVWXYZ"

# рекурсивное извлечение; указать только начальную позицию
подстрока (алфавит, первая = 18:24)
## [1] «RSTUVWXYZ» «STUVWXYZ» «TUVWXYZ» «UVWXYZ» «VWXYZ» «WXYZ»
## [7] «XYZ»

# рекурсивное извлечение; указать начальную и конечную позиции
подстрока (алфавит, первая = 1: 5, последняя = 3: 7)
## [1] «ABC» «BCD» «CDE» «DEF» «EFG»
  

Чтобы разделить элементы символьной строки, используйте strsplit () :

  z <- «На следующий день сделаю перерыв и выпью пива."
strsplit (z, split = "")
## [[1]]
## [1] "" День "после" "я" "" сделает "" "перерыв"
## [9] "и" пить "а" пиво ".

a <- "Алабама-Аляска-Аризона-Арканзас-Калифорния"
strsplit (a, split = "-")
## [[1]]
## [1] «Алабама» «Аляска» «Аризона» «Арканзас» «Калифорния»
  

Обратите внимание, что вывод strsplit () представляет собой список. Чтобы преобразовать вывод в простой атомарный вектор, просто оберните unlist () :

  исключить из списка (strsplit (a, split = "-"))
## [1] «Алабама» «Аляска» «Аризона» «Арканзас» «Калифорния»
  

Манипуляция струной с помощью струнного устройства

Пакет stringr был разработан Хэдли Викхэмом, чтобы действовать как простые оболочки, которые делают строковые функции R более последовательными, простыми и удобными в использовании.Чтобы воспроизвести функции из этого раздела, вам необходимо установить и загрузить пакет stringr :

  # установить пакет stringr
install.packages ("строка")

# загрузить пакет
библиотека (строка)
  

Основные операции

Есть три строковые функции, которые тесно связаны со своими базовыми эквивалентами R, но с некоторыми улучшениями:

• Объединить с str_c ()
• Количество символов с str_length ()
• Подстрока с str_sub ()

str_c () эквивалентно функции paste () :

  # то же, что paste0 ()
str_c ("Обучение", "чтобы", "использовать", "the", "stringr", "package")
## [1] "Learningtousethestringrpackage"

# то же, что и paste ()
str_c ("Обучение", "к", "использование", "the", "stringr", "package", sep = "")
## [1] "Обучение использованию пакета stringr"

# разрешает переработку
str_c (буквы, "для", ". .. ")
## [1] «a для ...» «b для ...» «c для ...» «d для ...» «e для ...»
## [6] «f для ...» «g для ...» «h для ...» «i для ...» «j для ...»
## [11] «k для ...» «l для ...» «m для ...» «n для ...» «o для ...»
## [16] «p для ...» «q для ...» «r для ...» «s для ...» «t для ...»
## [21] «u для ...» «v для ...» «w для ...» «x для ...» «y для ...»
## [26] "z для ..."
  

str_length () похожа на функцию nchar () ; однако str_length () ведет себя более подходящим образом с отсутствующими («NA») значениями:

  # какой-то текст с NA
text = c ("Learning", "to", NA, "use", "the", NA, "stringr", "package")

# сравнить `str_length ()` с `nchar ()`
nchar (текст)
## [1] 8 2 2 3 3 2 7 7

str_length (текст)
## [1] 8 2 NA 3 3 NA 7 7
  

str_sub () аналогичен substr () ; однако он возвращает вектор нулевой длины, если какой-либо из его входов имеет нулевую длину, а в противном случае расширяет каждый аргумент, чтобы соответствовать самому длинному.Он также принимает отрицательные позиции, которые вычисляются слева от последнего символа.

  x <- "Обучение использованию пакета Stringr"

# альтернативное индексирование
str_sub (x, начало = 1, конец = 15)
## [1] "Обучение использованию"

str_sub (х, конец = 15)
## [1] "Обучение использованию"

str_sub (х, начало = 17)
## [1] "пакет стрингера"

str_sub (x, начало = c (1, 17), конец = c (15, 35))
## [1] "Обучение использованию" "пакет Stringr"

# использование отрицательных индексов для начальной / конечной точек от конца строки
str_sub (x, начало = -1)
## [1] "е"

str_sub (x, начало = -19)
## [1] "пакет стрингера"

str_sub (х, конец = -21)
## [1] "Обучение использованию"

# Замена
str_sub (x, end = 15) <- «Я знаю, как использовать»
Икс
## [1] "Я знаю, как использовать пакет stringr"
  

Повторяющиеся символы в строке

Новая функциональность, которую предоставляет stringr, в которой базовый R не имеет специальной функции для дублирования символов:

  str_dup ("пиво", раз = 3)
## [1] "beerbeerbeer"

str_dup ("пиво", раз = 1: 3)
## [1] «пиво» ​​«пивопиво» ​​«пивопиво»


# использовать с вектором строк
States_i_luv <- состояние. имя [c (6, 23, 34, 35)]
str_dup (состояния_i_luv, раз = 2)
## [1] "Колорадо, Колорадо", "Миннесота, Миннесота"
## [3] "Северная ДакотаСеверная Дакота" "Огайо, Огайо"
  

Удалить начальные и конечные пробелы

Распространенной задачей обработки строк является разбиение текста на отдельные слова. Часто это приводит к тому, что слова имеют пробелы (пробелы) на обоих концах слова. str_trim () может использоваться для удаления этих пробелов:

  текст <- c («Текст», «с», «пробел», «на», «оба», «стороны»)

# удалить пробелы с левой стороны
str_trim (текст, сторона = "слева")
## [1] "Текст" "с" "пробелом" "на" "обоих"
## [6] "стороны"

# удалить пробелы с правой стороны
str_trim (текст, сторона = "право")
## [1] "Текст" "с" "пробелом" "на" "обоих"
## [6] "стороны"

# удалить пробелы с обеих сторон
str_trim (текст, сторона = "оба")
## [1] "Текст" "с" "пробелом" "на" "обоих"
## [6] "стороны"
  

Добавить в строку пробелами

Чтобы добавить пробел или заполнить строку, используйте str_pad () .Вы также можете использовать str_pad () для дополнения строки указанными символами.

  str_pad ("пиво", width = 10, side = "left")
## [1] "пиво"

str_pad ("пиво", width = 10, side = "both")
## [1] "пиво"

str_pad ("пиво", width = 10, side = "right", pad = "!")
## [1] "пиво !!!!!!"
  

Установить операции для символьных строк

Существуют также базовые функции R, которые позволяют оценить объединение множеств, пересечение, разность, равенство и принадлежность двух векторов.Я также рассказываю о сортировке символьных строк.

Комплект Союза

Чтобы получить элементы объединения между двумя символьными векторами, используйте union () :

  set_1 <- c («лагунитас», «колокольчики», «морская собака», «вершина», «одель»)
set_2 <- c («сьерра», «колокольчики», «гарпун», «лагунитас», «основатели»)

объединение (набор_1, набор_2)
## [1] "лагунитас" "колокольчики" "морская рыба" "вершина" "оделл" "сьерра"
## [7] «гарпун» «основатели»
  

Установить перекресток

Чтобы получить общие элементы двух символьных векторов, используйте correct () :

  пересечение (set_1, set_2)
## [1] "лагунитас" "колокольчики"
  

Определение различных элементов

Чтобы получить необычные элементы или разницу двух символьных векторов, используйте setdiff () :

  # возвращает элементы в set_1 не в set_2
setdiff (набор_1, набор_2)
## [1] "dogfish" "summit" "odell"

# возвращает элементы в set_2, а не в set_1
setdiff (набор_2, набор_1)
## [1] "сьерра" "гарпун" "основатели"
  

Проверка на элементное равенство

Чтобы проверить, содержат ли два вектора одинаковые элементы независимо от порядка, используйте setequal () :

  set_3 <- c («древесный», «гудящий», «рекс»)
set_4 <- c ("Вуди", "Энди", "гудок")
set_5 <- c ("энди", "гудок", "Вуди")

setequal (набор_3, набор_4)
## [1] ЛОЖЬ

setequal (набор_4, набор_5)
## [1] ИСТИНА
  

Тестирование на

Exact Equality

Чтобы проверить, равны ли два символьных вектора по содержанию и порядку, используйте идентичный () :

  set_6 <- c («Вуди», «Энди», «Гудок»)
set_7 <- c ("энди", "гудок", "Вуди")
set_8 <- c («Вуди», «Энди», «гудок»)

идентичные (set_6, set_7)
## [1] ЛОЖЬ

идентичные (set_6, set_8)
## [1] ИСТИНА
  

Определение того, содержатся ли элементы в строке

Чтобы проверить, содержится ли элемент в векторе символов, используйте is. element () или % в% :

  хорошо <- "Энди"
плохой <- "сид"

is.element (хорошо, set_8)
## [1] ИСТИНА

хороший% в% set_8
## [1] ИСТИНА

плохой% в% set_8
## [1] ЛОЖЬ
  

Сортировка строки

Для сортировки вектора символов используйте sort () :

  сортировать (set_8)
## [1] "энди" "жужжание" "Вуди"

sort (set_8, по убыванию = ИСТИНА)
## [1] "Вуди" "Жужжание" "Энди"
  

R: символьные функции

5. Извлечь или заменить подстроки

substr Синтаксис - substr (x, начальная позиция, конечная позиция)

x = "abcdef"
substr (x, 1, 3)

Вывод: abc

В приведенном выше примере.мы говорим R извлечь строку от 1-й буквы до 3-й буквы.


Заменить подстроку - substr (x, начальная позиция, конечная позиция) = Value

substr (x, 1, 2) = "11"

Вывод: 11cdef

В приведенном выше примере мы говорим R заменить первые 2 буквы на 11.

6. Длина строки

Функция nchar используется для вычисления длины символьного значения.

x = "Я люблю программирование на R"
nchar (x)

Выход: 20

Он возвращает 20, поскольку вектор «x» содержит 20 букв (включая 3 пробела).

7. Заменить первое совпадение строки

sub Синтаксис - sub (подстрока, замена, x, ignore.case = FALSE)

если ignore.case имеет значение FALSE, сопоставление с образцом чувствительно к регистру и если TRUE, регистр игнорируется во время сопоставления.

sub («хорошо», «хорошо», «она в порядке».)

Вывод: Она в порядке

В приведенном выше примере мы заменяем слово «хорошо» на «нормально».


Давайте заменим все значения вектора

В приведенном ниже примере нам нужно заменить префикс 'x' на 'Year' в значениях вектора.

cols = c ("x1", "x2", "x3")
sub ("x", "Year", cols)

Вывод: «Год1» «Год2» «Год3»

8. Извлечь слово из строки

Предположим, вам нужно извлечь первое или последнее слово из строки символов.


Синтаксис функции Word (Библиотека: stringr)

слово (строка, позиция слова для извлечения, разделитель)

Пример

x = "Я люблю программирование на R"
библиотека (stringr)
word (x, 1, sep = "")

Вывод: I

В приведенном выше примере «1» обозначает первое слово, которое нужно извлечь из строки.sep = "" обозначает одиночный пробел в качестве разделителя (это разделитель по умолчанию в функции слова)

Извлечь последнее слово

x = "Я люблю программирование на R"
библиотека (stringr)
word (x, -1, sep = "")

Вывод: программирование

В приведенном выше примере «-1» обозначает первое слово, но чтение началось справа от строки. sep = "" обозначает одиночный пробел в качестве разделителя (это разделитель по умолчанию в функции слова)

9.Преобразование символа в верхний / нижний / правильный регистр

Во многих случаях нам нужно изменить регистр слова. Например. преобразовать регистр в верхний или нижний регистр.

Примеры

x = "Я люблю программирование на R"
tolower (x)

Выход: «Я люблю программировать»


Функция tolower () преобразует буквы в строке в нижний регистр.

toupper (x)

Вывод: «Я ЛЮБЛЮ R ПРОГРАММИРОВАНИЕ»

Функция toupper () преобразует буквы в строке в верхний регистр.

библиотека (строка)
str_to_title (x)

Вывод: «Я люблю программирование на языке R»

Функция str_to_title () преобразует первую букву строки в верхний регистр, а остальные буквы в нижний регистр.

10. Удалить начальные и конечные пробелы

Функция trimws () используется для удаления начальных и / или конечных пробелов.

Синтаксис:

trimws (x, which = c ("оба", "слева", "справа"))

Параметр по умолчанию: both: подразумевает удаление начальных и конечных пробелов.

Если вы хотите удалить только ведущие пробелы, вы можете указать "слева" . Для удаления конечных пробелов укажите «правый» .

a = "Deepanshu Bhalla"
обрезка (a)

Он возвращает «Дипаншу Бхалла».

Функция str_trim () из пакета stringr исключает начальные и конечные пробелы.

x = "deepanshu bhalla"
библиотека (строка)
str_trim (x)

Вывод: "дипаншу бхалла"

11.Преобразование нескольких пробелов в единое пространство

Удалить несколько пробелов из строки и оставить только один пробел - непростая задача. В R это можно легко сделать с помощью пакета qdap.

x = "deepanshu bhalla"
библиотека (qdap)
Trim (clean (x))

Вывод: дипаншу бхалла


12. Повторить символ N раз

Если вам нужно повторить символ несколько раз, вы можете сделать это с помощью функции strrep base R.

strrep ("x", 3)

Выход: «xxx»


13. Найти строку в символьной переменной



Функция str_detect () помогает проверить, существует ли в строке подстрока. Это эквивалентно функции «содержать» SAS. Он возвращает TRUE / FALSE для каждого значения.

x = c ("Aon Hewitt", "Aon Risk", "Hewitt", "Google")
библиотека (stringr)
str_detect (x, "Aon")

Выход: TRUE TRUE FALSE FALSE

14.Разделение вектора символов

В случае интеллектуального анализа текста. необходимо разбить строку, чтобы вычислить наиболее часто используемые ключевые слова в списке. Для выполнения этой операции в базе R есть функция strsplit ().

x = c ("Я люблю программирование на R")
strsplit (x, "")

Вывод: «Я» «люблю» «R» «Программирование»

15. Выбор нескольких значений

Ключевое слово% в% используется для выбора нескольких значений.Это та же функция, что и ключевое слово IN в SAS и SQL.

x = образец (БУКВЫ, 100, заменить = ИСТИНА)
x [x% в% c ("A", "B", "C")]

В приведенном выше примере мы генерируем выборку алфавитов, а позже мы разбиваем данные на подмножества и выбираем только A B и C.

16. Сопоставление с образцом

В большинстве случаев манипуляции со строками становятся сложной задачей, поскольку нам необходимо сопоставить образец в строках. В этих случаях популярным языком для проверки шаблона является регулярное выражение.d ", x)]

Вывод: «Сэнди» «Джейдс»

3. Сохранение символов, оканчивающихся на «S»

x [grepl ("s $", x)]

Вывод: "Jades"

4. Сохранение символов содержит "S"

x [grepl ("(? i) * s", x)]

Вывод: «Дипаншу» «Сэнди» «Нефрит»

Строк символов в R | R-блогеры

[Эта статья была впервые опубликована на номере Thiago G. Martins » рэнд и любезно предоставлена ​​R-блоггерам].(Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)

Хотите поделиться своим контентом на R-блоггерах? щелкните здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.

Этот пост посвящен основам символьных строк в R. Моим основным справочником была электронная книга Гастона Санчеса [1], которая превосходна, и вы должны прочитать ее, если заинтересованы в манипулировании текстом в R. Я получил раздел кодирования из [ 2], который также является хорошим ориентиром, чтобы иметь рядом. Анализ текста будет одной из тем, представляющих интерес для этого блога, так что ожидайте больше сообщений об этом в ближайшем будущем.

Создание символьных строк

Класс объекта, который содержит символьные строки в R, - «символ». Строку в R можно создать с помощью одинарных или двойных кавычек.

 chr = 'это строка'
chr = "это строка"

chr = "это" действительно "
chr = 'это "действительно"
 

Мы можем создать пустую строку с empty_str = "" или пустой вектор символов с empty_chr = character (0) . Оба имеют класс «символ», но пустая строка имеет длину, равную 1, а пустой вектор символов имеет длину, равную нулю.

 empty_str = ""
empty_chr = символ (0)

класс (empty_str)
[1] "персонаж"
класс (empty_chr)
[1] "персонаж"

длина (empty_str)
[1] 1
длина (empty_chr)
[1] 0
 

Функция character () создаст вектор символов с таким количеством пустых строк, которое мы хотим. Мы можем добавить новые компоненты в вектор символов, просто назначив его индексу за пределами текущего допустимого диапазона. Индекс не обязательно должен быть последовательным, в этом случае R автоматически заполнит его элементами NA .

 chr_vector = character (2) # создать вектор символов
chr_vector
[1] "" ""

chr_vector [3] = "three" # добавить новый элемент
chr_vector
[1] "" "" "три"

chr_vector [5] = "пять" # не нужно
                       # быть последовательными
chr_vector
[1] "" "" "три" NA "пять"
 

Вспомогательные функции

Функции as.character () и is.character () могут использоваться для преобразования несимвольных объектов в символьные строки и для проверки того, имеет ли объект тип «символ», соответственно.

Строки и объекты данных

R имеет пять основных типов объектов для хранения данных: вектор , фактор , многомерный массив , data.frame и список . Интересно узнать, как эти объекты ведут себя при обращении к различным типам данных (например, символов , числовых , логических ).

• вектор : все векторы должны иметь свои значения в одном и том же режиме.Если мы объединим смешанные типы данных в векторы, строки будут преобладать.
• массивы : матрица, представляющая собой двумерный массив, имеет то же поведение, что и в векторах.
• data.frame : по умолчанию столбец, содержащий строку символов, преобразуется в коэффициенты. Если мы хотим отключить это поведение по умолчанию, мы можем использовать аргумент stringsAsFactors = FALSE при создании объекта data.frame .
• список : Каждый элемент в списке будет поддерживать соответствующий режим.

 # персонаж доминирует в векторе
c (1, 2, «текст»)
[1] «1» «2» «текст»

# символ доминирует над массивами
rbind (1: 3, буквы [1: 3])
    [, 1] [, 2] [, 3]
[1,] «1» «2» «3»
[2,] «а» «б» «в»

# data.frame с stringsAsFactors = TRUE (по умолчанию)
df1 = data.frame (числа = 1: 3, буквы = буквы [1: 3])
df1
  цифры буквы
1 1 а
2 2 б
3 3 в

str (df1, vec.len = 1)
'data.frame': 3 набл. из 2 переменных:
  $ числа: int 1 2 ...
  Буквы $: множитель с 3 уровнями «a», «b», «c»: 1 2...

# data.frame со строкамиAsFactors = FALSE
df2 = data.frame (числа = 1: 3, буквы = буквы [1: 3],
                 stringsAsFactors = FALSE)
df2
  цифры буквы
1 1 а
2 2 б
3 3 в

str (df2, vec.len = 1)
'data.frame': 3 набл. из 2 переменных:
  $ числа: int 1 2 ...
  $ письма: chr "a" ...

# Каждый элемент в списке имеет свой тип
список (1: 3, буквы [1: 3])
[[1]]
[1] 1 2 3

[[2]]
[1] «а» «б» «в»
 

Кодировка символов

R предоставляет функции для работы с различными наборами схем кодирования.Функция Encoding () возвращает кодировку строки. iconv () преобразует кодировку.

 chr = "ла ла"
Кодировка (chr)
[1] "UTF-8"

chr = iconv (chr, from = "UTF-8",
            to = "latin1")
Кодировка (chr)
[1] "латиница1"
 

Ссылки:

[1] Электронная книга Гастона Санчеса по обработке и обработке строк в R.
[2] Веб-страница R Programming / Text Processing.

Связанные

Упорядочить или отсортировать вектор символов - str_order • stringr

Упорядочить или отсортировать вектор символов

 str_order (
  Икс,
  уменьшение = ЛОЖЬ,
  na_last = ИСТИНА,
  locale = "ru",
  numeric = FALSE,
  ...
)

str_sort (
  Икс,
  уменьшение = ЛОЖЬ,
  na_last = ИСТИНА,
  locale = "ru",
  numeric = FALSE,
  ...
) 

Аргументы

См. Также

Примеры

 
 str_order (буквы) 
 
 #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
#> [26] 26 
 
 str_sort (буквы) 
 
 #> [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" " k "" l "" m "" n "" o "" p "" q "" r "" s "
#> [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" 
 

str_order (буквы, locale = "haw") 
 
 #> [1] 1 5 9 15 21 2 3 4 6 7 8 10 11 12 13 14 16 17 18 19 20 22 23 24 25
#> [26] 26 
 
 str_sort (letter, locale = "haw") 
 
 #> [1] "a" "e" "i" "o" "u" "b" "c" "d" " f "" g "" h "" j "" k "" l "" m "" n "" p "" q "" r "
#> [20] "s" "t" "v" "w" "x" "y" "z" 
x <- c ("100a10", "100a5", "2b", "2a")
str_sort (x) 
 #> [1] "100a10" "100a5" "2a" "2b" 
 
 str_sort (x, numeric = TRUE) 
 
 #> [1] "2a" "2b" "100a5" "100a10 "
 

R Преобразование множителя в символ (примеры)

В этом руководстве я покажу, как изменить векторы и столбцы фрейма данных с фактора на класс символов в языке программирования R.

Содержание учебного пособия структурировано следующим образом:

Давайте сразу начнем:

Пример 1: Преобразование вектора множителей в символ

Следующий синтаксис R иллюстрирует, как преобразовать векторный объект (или массив) из класса фактора в символ в R.

Во-первых, мы должны создать пример вектора факторов:

 x_fac <- factor (c ("AA", "XXX", "Y", "HI", "XXX", "YAY")) # Создать вектор множителей
x_fac # Вектор множителя печати
# [1] AA XXX Y HI XXX YAY
# Уровни: AA HI XXX Y YAY 

x_fac <- factor (c ("AA", "XXX", "Y", "HI", "XXX", "YAY")) # Создать вектор множителей x_fac # Вектор множителя печати # [1] AA XXX Y HI XXX YAY # Уровни: AA HI XXX Y YAY

Давайте проверим тип данных нашего вектора с помощью функции класса:

 class (x_fac) # Проверить класс
# [1] "фактор" 

class (x_fac) # Проверить класс
# [1] "коэффициент"

Консоль RStudio возвращает тип данных: наш вектор имеет класс фактора.

Теперь мы можем использовать функцию as.character для преобразования этого множителя в класс символов:

 x_char <- as.character (x_fac) # Применить функцию as.character
x_char # Распечатать новый вектор
# [1] "AA" "XXX" "Y" "HI" "XXX" "YAY" 

x_char <- as.character (x_fac) # Применить функцию as.character x_char # Распечатать новый вектор # [1] «AA» «XXX» «Y» «HI» «XXX» «YAY»

Давайте проверим класс нашего нового объекта данных:

 class (x_char) # Проверить класс
# [1] "персонаж" 

class (x_char) # Проверить класс
# [1] "персонаж"

Это строка символов!

Пример 2: преобразование одного столбца кадра данных из множителя в символ

В этом примере объясняется, как преобразовать одну переменную фрейма данных из множителя в символ.Во-первых, нам нужно создать несколько примеров данных:

 data_fac <- data.frame (x1 = letter [1: 5], # Создать пример данных
                       х2 = 1: 5,
                       x3 = "XXX")
data_fac # Распечатать пример данных
# x1 x2 x3
# 1 а 1 XXX
# 2 б 2 ХХХ
# 3 с 3 XXX
# 4 д 4 ХХХ
# 5 e 5 XXX 

data_fac <- data.frame (x1 = letter [1: 5], # Создать пример данных х2 = 1: 5, x3 = "XXX") data_fac # Распечатать пример данных # x1 x2 x3 # 1 а 1 XXX # 2 б 2 ХХХ # 3 с 3 XXX # 4 д 4 ХХХ # 5 и 5 XXX

Мы можем использовать функции sapply и class для проверки классов всех переменных нашего фрейма данных:

 sapply (data_fac, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "factor" "integer" "factor" 

sapply (data_fac, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "коэффициент" "целое число" "коэффициент"

Первый и третий столбцы - факторы; второй столбец - целое число.

Теперь давайте преобразуем только первую переменную из множителя в символ:

 data_char1 <- data_fac # Повторяющиеся данные
data_char1 $ x1 <- as.character (data_char1 $ x1) # Преобразование одного столбца в символ 

data_char1 <- data_fac # Повторяющиеся данные data_char1 $ x1 <- as.character (data_char1 $ x1) # Преобразование одного столбца в символ

Давайте еще раз посмотрим на классы наших столбцов фрейма данных:

 sapply (data_char1, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "символ" "целое число" "коэффициент" 

sapply (data_char1, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "символ" "целое число" "коэффициент"

Как видите, первая переменная была изменена с множительной на символьную.

Пример 3: Преобразование всех факторных столбцов кадра данных из факторного в символ

Если вы работаете с большими наборами данных, вам может быть интересно преобразовать все факторные переменные вашего фрейма данных в символьный класс. В этом примере объясняется, как это сделать с помощью функций sapply, as.character и lapply:

 data_char2 <- data_fac # Повторяющиеся данные
fac_cols <- sapply (data_char2, есть.factor) # Определить все столбцы факторов
data_char2 [fac_cols] <- lapply (data_char2 [fac_cols], as.character) # Преобразовать все множители в символы 

data_char2 <- data_fac # Повторяющиеся данные fac_cols <- sapply (data_char2, is.factor) # Определить все столбцы факторов data_char2 [fac_cols] <- lapply (data_char2 [fac_cols], as.character) # Преобразовать все множители в символы

Давайте проверим классы всех наших столбцов фрейма данных:

 sapply (data_char2, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "символ" "целое число" "символ" 

sapply (data_char2, class) # Проверить класс всех переменных
# x1 x2 x3
# "символ" "целое число" "символ"

Оба факторных столбца были преобразованы в символьный класс.

Видео, дополнительные ресурсы и резюме

Посмотрите следующее видео с моего канала на YouTube. Я показываю R-код этого урока на видео:

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Согласившись, вы получите доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Кроме того, вы можете ознакомиться с некоторыми из статей на моей домашней странице. Я выпустил несколько других руководств по таким темам, как факторы, преобразование данных и числовые значения:

Подводя итог: в этой статье объясняется, как переключиться с множителя на строку символов в языке программирования R. Если у вас есть дополнительные вопросы, дайте мне знать в комментариях.

/ * Добавьте свои собственные переопределения стиля формы MailChimp в таблицу стилей вашего сайта или в этот блок стилей.
Мы рекомендуем переместить этот блок и предыдущую ссылку CSS в HEAD вашего HTML-файла. * /
]]>

Преобразование всех символьных столбцов в множители с помощью dplyr в R · GitHub

Преобразование всех символьных столбцов в множители с помощью dplyr в R · GitHub

Мгновенно делитесь кодом, заметками и фрагментами.

Преобразуйте все символьные столбцы в множители, используя dplyr в R