在多个列上应用tidyr:：separate

我希望迭代数据帧中的列，并基于分隔符将它们拆分为数据帧。我使用的是

tidyr:：separate

，当我一次只做一列时，它就起作用了

例如：

df<- data.frame(a = c("5312,2020,1212"), b = c("345,982,284"))

df <- separate(data = df, col = "a", 
                         into = paste("a", c("col1", "col2", "col3"), 
                                      sep = "_"), sep = ",")

当我尝试对

df

R的每一列执行相同的操作时，返回一个错误

例如，我将此用于循环：

for(col in names(df)){
    df <- separate(data = df, col = col, 
into = paste(col, c("col1", "col2", "col3), 
sep = "_"), sep = ",")
    }

但是，R返回此错误：

Error in if (!after) c(values, x) else if (after >= lengx) c(x, values) else c(x[1L:after],  : 
  argument is of length zero

---

有没有其他方法可以在数据帧中的多个列上应用

tidyr:：separate

？

您可以将自定义的

separate

调用传入

Reduce（）

sep <- function(...) {
    dots <- list(...)
    n <- stringr::str_count(dots[[1]][[dots[[2]]]], "\\d+")
    separate_(..., into = sprintf("%s_col%d", dots[[2]], 1:n))
}

df %>% Reduce(f = sep, x = c("a", "b"))
#   a_col_1 a_col_2 a_col_3 b_col_1 b_col_2 b_col_3
# 1    5312    2020    1212     345     982     284

我也有同样的问题（学习

tidyverse

），所以我就这样做了。注意，我想要一个不会崩溃的解决方案，所以不依赖于知道colnames

library(tidyverse)

创建您的输入：

dft <- as_tibble(data.frame(a = c("5312,2020,1212"), b = c("345,982,284")))
df <- as.data.frame(dft)

对于循环版本：

for(x in 1:dim(df)[2]){
        dataCol <- dft[,x]
        newCols <- paste(colnames(dataCol)[1], paste("col", 1:leng, sep="") , sep="_")

        dft0 <- cbind(dft0,
                    separate(data = dataCol,
                             col = colnames(dataCol)[1],
                             into = newCols,
                             sep = ","))}

for（1中的x:dim（df）[2]）{
dataCol
df%%>%gather（）%%>%separate_rows（value）%%>%mutate（key=paste0（key，'.'u col'，1:3））%%>%spread（key，value）
，但这并不比调用两次
separate
更简单……或者你可以用SE
separate(code>separate)来修复你的原始代码，例如
for（name in names（df））df
splitstackshape:：cSplit
是有用的。但是，sep
函数有点混乱，它适用于给定的
df
，但是如果扩展到更大和不同的数据帧，它会失败，这一点您可能已经知道。到今天为止，有没有任何tidyverse函数与
splitstackshape:：cSplit
？例如
tidyr:：cSplitBetter
library(tidyverse)

dft <- as_tibble(data.frame(a = c("5312,2020,1212"), b = c("345,982,284")))
df <- as.data.frame(dft)

dft0 <- read_csv("a\na")  
dft0 <- dft0[,-1]
dft00 <- dft0

leng <- 3

for(x in 1:dim(df)[2]){
        dataCol <- dft[,x]
        newCols <- paste(colnames(dataCol)[1], paste("col", 1:leng, sep="") , sep="_")

        dft0 <- cbind(dft0,
                    separate(data = dataCol,
                             col = colnames(dataCol)[1],
                             into = newCols,
                             sep = ","))}

sapp <- sapply(colnames(df),function(ff){
                            separate(as_tibble(df[,ff]),
                                     "value",
                                     letters[1:leng],
                                     sep=",")})

dft00 <- as_tibble(do.call(cbind, sapp))

colnames(dft00) <- as.vector(sapply(colnames(sapp),
                             function(sa){
                                      paste(sa,
                                            rownames(sapp),
                                            sep="_")
                                         }))