解析类似字典的结构，其中键和值是使用R的数值

我试图解析我在旅行中遇到的一些奇怪的数据结构。本质上，它们类似于python或javascript字典，但键和值都是数字：

weird <- "{47=4578.0005, 181=23456.7831, 216=7548.2367}"

parse_json

函数正确地抱怨键不是字符串。我当然可以使用

str_split

剖析所有这些，但我希望善良的灵魂能够洞察到一种更优雅/紧凑的解决方案（希望完全避免使用正则表达式），从而将其解析为一个表：

tibble::tribble(
  ~ key,    ~ value,
  47,  4578.0005,
  181, 23456.7831,
  216,  7548.2367 
)
#> # A tibble: 3 x 2
#>     key  value
#>   <dbl>  <dbl>
#> 1    47  4578.
#> 2   181 23457.
#> 3   216  7548.

tibble:：tribble(
~key，~value，
47,  4578.0005,
181, 23456.7831,
216,  7548.2367 
)
#>#tibble:3 x 2
#>关键值
#>     
#> 1    47  4578.
#> 2   181 23457.
#> 3   216  7548.

---

谢谢

JSON要求引用其字典键。虽然此解决方案还引用了值，但（如果您确定数据集）将

作为.numeric

应用于值应该不难

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
gsub（“=”，“：”，gsub（\\b |-？）（[0-9.]+）\\b“，“\\1”，奇怪））%>%
jsonlite:：fromJSON（.）%>%
enframe（）%>%
unnest（值）
##tibble:3 x 2
#名称值
#         
# 1 47    4578.0005 
# 2 181   23456.7831
# 3 216   7548.2367 

这假设所有键和值都是完全数字的（可能是负数，也可能是十进制），但在这种模式中没有科学的表示法。这不是不可能的，所以如果你需要更进一步，也许会有所帮助

下一步可能很简单

gsub（“=”，“：”，gsub（\\b |-？）（[0-9.]+）\\b“，“\\1”，奇怪））%>%
jsonlite:：fromJSON（.）%>%
enframe（）%>%
unnest（值）%%>%
全部变异（如数字）
##tibble:3 x 2
#名称值
#     
# 1    47  4578.
# 2   181 23457.
# 3   216  7548.

---

（小数点的明显丢失只是一种表示方式，原始数据仍然具有非整数值。）

JSON要求引用其字典键。虽然此解决方案还引用了值，但（如果您确定数据集）将

作为.numeric

应用于值应该不难

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
gsub（“=”，“：”，gsub（\\b |-？）（[0-9.]+）\\b“，“\\1”，奇怪））%>%
jsonlite:：fromJSON（.）%>%
enframe（）%>%
unnest（值）
##tibble:3 x 2
#名称值
#         
# 1 47    4578.0005 
# 2 181   23456.7831
# 3 216   7548.2367 

这假设所有键和值都是完全数字的（可能是负数，也可能是十进制），但在这种模式中没有科学的表示法。这不是不可能的，所以如果你需要更进一步，也许会有所帮助

下一步可能很简单

gsub（“=”，“：”，gsub（\\b |-？）（[0-9.]+）\\b“，“\\1”，奇怪））%>%
jsonlite:：fromJSON（.）%>%
enframe（）%>%
unnest（值）%%>%
全部变异（如数字）
##tibble:3 x 2
#名称值
#     
# 1    47  4578.
# 2   181 23457.
# 3   216  7548.

---

（小数点的明显丢失只是一种表示方式，原始数据仍然具有非整数值。）

虽然您可能需要一个紧凑的非正则版本，但这似乎是我最容易理解和理解的：

库（stringr）
图书馆（dplyr）
奇怪的%
str_split（“，”，simplify=TRUE）%>%
str_split（“=”，simplify=TRUE）%>%
as_tible（）%>%
全部变异（如数字）
#>#tibble:3 x 2
#>V1 V2
#>     
#> 1    47  4578.
#> 2   181 23457.
#> 3   216  7548.

由（v0.3.0）于2020年4月20日创建

---

我不介意对数据进行三次传递，每一步只完成一件事。我发现它更容易阅读和推理。

虽然您可能想要一个紧凑的非正则版本，但这似乎是我最容易理解和理解的：

库（stringr）
图书馆（dplyr）
奇怪的%
str_split（“，”，simplify=TRUE）%>%
str_split（“=”，simplify=TRUE）%>%
as_tible（）%>%
全部变异（如数字）
#>#tibble:3 x 2
#>V1 V2
#>     
#> 1    47  4578.
#> 2   181 23457.
#> 3   216  7548.

由（v0.3.0）于2020年4月20日创建

---

我不介意对数据进行三次传递，每一步只完成一件事。我发现它更容易阅读和推理。

我不认为您可以完全避免使用正则表达式，但通过一些小的替换，它可以通过

read.table（）

轻松阅读

---

wt我不认为您可以完全避免使用正则表达式，但是通过
read.table（）

wt当数据不总是数字时，这可能比
jsonlite
方法更健壮，假设（当然）没有嵌入/转义的逗号或等号。我梦想的方法类似于
parse（text=glue（“list（{weird}）”）
但不幸的是，R中的列表名也不能是纯数字。当数据不总是数字时，如果（当然）没有嵌入/转义的逗号或等号，这可能比
jsonlite
方法更健壮。我梦想的方法类似于
parse（text=glue（“list（{weird}）”
但不幸的是，R中的列表名称也不能是空的数字。这非常有用，我特别喜欢
enframe
函数，这是一个我一定会记得的小宝石！当我最初发布问题时，我立即翻倍并编辑了我的问题，指定我希望避免使用正则表达式。我想你发布了你的问题r asnwer在那些编辑完成之前，所以你完美地回答了我未经编辑的问题。然而，我怀疑像许多用户一样，我倾向于尽可能避免使用正则表达式，因为它的复杂性令人望而生畏。好的，我理解。Brian的答案最接近于没有正则表达式，尽管需要替换所有的
str\u remove\u
他
{}
，您需要
substr
，但它会盲目地这样做，而不管t
tibble::tribble(
  ~ key,    ~ value,
  47,  4578.0005,
  181, 23456.7831,
  216,  7548.2367 
)
#> # A tibble: 3 x 2
#>     key  value
#>   <dbl>  <dbl>
#> 1    47  4578.
#> 2   181 23457.
#> 3   216  7548.

wt <- c("{47=4578.0005, 181=23456.7831, 216=7548.2367}")

read.table(text = gsub("[{},]", "\n", wt), sep = "=")

   V1        V2
1  47  4578.001
2 181 23456.783
3 216  7548.237