R 检查列表中哪些列具有精确的字符串值，并提取列和行

我有这个数据框：

df <- data.frame (
  A = c("ABC11234","ABC11"),
  B = c(11,1),
  C = c("11",11),
  D =  c(11.1,"11.1"))

---

df我建议使用
lappy（）
：

如果您想从
df
中提取该值，可以执行以下操作：

df[,rownames(do.call(rbind,a[lapply(a,length)==0]))]

输出：

$A
integer(0)

$D
integer(0)

         A    D
1 ABC11234 11.1
2    ABC11 11.1

在我看来，您想要的输出只是包含所需“字符串”的列中的列名和行号。不清楚您是否希望避免同时包含数值
11
，因为字符串函数会将数字强制转换为字符串。然而，我的解决方案是使用
stringr
包而不是base。我首先提取满足正则表达式的所有元素（即整个“字符串”是
“11”
）

这将生成另一个长度为4的列表。每个元素都是一个向量，包含满足条件的每列的行

让我们取消这个列表

    e <- unlist(lapply(d, function (x) which(x>0)))

为了消除重复的列名（C1、C2等），我们将再执行一个字符串函数，将任何列名后跟一个字母替换为列名：

    names(e) <- str_replace_all(names(e),"([A-Z])\\d","\\1")

所有代码加在一起：

    library(stringr)
    d <- lapply(df, function(x) str_extract_all(x,"^11$"))
    lapply(d, function (x) which(x>0))
    e<- unlist(lapply(d, function (x) which(x>0)))
    names(e) <- str_replace_all(names(e),"([A-Z])\\d","\\1")
    e

库（stringr）
d（0））
e0）））
name（e）我不确定你是否想要下面这样的东西

a <- transform(
  as.data.frame(
    which(matrix(grepl("^11$", as.matrix(df)), nrow = nrow(df)),
    arr.ind = TRUE
  )),
  col = names(df)[col]
)

还可以选择将格式改为“长”格式，然后获取相应的列名

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
df %>% 
    mutate(across(everything(), as.character), row = row_number()) %>%
    pivot_longer(cols = -row, names_to = 'col') %>%
    group_by(row) %>% 
    summarise(col = unique(col[str_detect(value, '^11$')]), .groups = 'drop')
# A tibble: 3 x 2
#    row col  
#  <int> <chr>
#1     1 B    
#2     1 C    
#3     2 C    

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（stringr）
df%>%
变异（跨越（所有内容（），如.character），行=行\号（））%>%
pivot_更长（cols=-row，names_to='col'）%>%
分组依据（行）%>%
摘要（列=唯一（列[str_detect（值，^11$）]）），.groups='drop'）
#一个tibble:3x2
#行列
#   
#11b
#2 1 C
#3.2 C

    B C1 C2 
    2  1  2 

    names(e) <- str_replace_all(names(e),"([A-Z])\\d","\\1")

    B C C 
    1 1 2 

    library(stringr)
    d <- lapply(df, function(x) str_extract_all(x,"^11$"))
    lapply(d, function (x) which(x>0))
    e<- unlist(lapply(d, function (x) which(x>0)))
    names(e) <- str_replace_all(names(e),"([A-Z])\\d","\\1")
    e

a <- transform(
  as.data.frame(
    which(matrix(grepl("^11$", as.matrix(df)), nrow = nrow(df)),
    arr.ind = TRUE
  )),
  col = names(df)[col]
)

> a
  row col
1   1   B
2   1   C
3   2   C

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
df %>% 
    mutate(across(everything(), as.character), row = row_number()) %>%
    pivot_longer(cols = -row, names_to = 'col') %>%
    group_by(row) %>% 
    summarise(col = unique(col[str_detect(value, '^11$')]), .groups = 'drop')
# A tibble: 3 x 2
#    row col  
#  <int> <chr>
#1     1 B    
#2     1 C    
#3     2 C