解析，然后检查R中是否有更多

这是我的数据框中的三个特定列。我已经解析了name列，并根据其他值对它们进行排序。我现在正试图解析并获取具有第三个数字和第三个冒号的，然后将其余的移到底部

以下是我对该示例的预期输出：

    Name             Parsed      Rank
WBA-Y*08:03:01    WBA-Y*08:03      1
WBA-Y*08:169      WBA-Y*08:169     2
WBA-Y*08:03:15    WBA-Y*08:03      3
WBA-Y*08:03:02    WBA-Y*08:03      4

由于WBA-Y*08:169只有两个数字和一个冒号，因此将移到底部。我该怎么做？我可以使用gsub或sub吗

    Name             Parsed      Rank
WBA-Y*08:03:01    WBA-Y*08:03      1
WBA-Y*08:03:15    WBA-Y*08:03      2
WBA-Y*08:03:02    WBA-Y*08:03      3
WBA-Y*08:169      WBA-Y*08:169     4

---

如果您想删除

v_Name

，可以在末尾添加

%%>%select（-v_Name）

。

这里有一个

base R

选项来修复它。使用

grepl

检查在“名称”列中字符串的末尾（

$

）有无两位数字后跟

：

两次后跟一个或多个数字的模式，使用此选项对第一列和第二列进行

排序并更新这些列

df = read.table(text = "
Name             Parsed      Rank
WBA-Y*08:03:01    WBA-Y*08:03      1
WBA-Y*08:169      WBA-Y*08:169     2
WBA-Y*08:03:15    WBA-Y*08:03      3
WBA-Y*08:03:02    WBA-Y*08:03      4
", header=T, stringsAsFactors=F)

library(tidyverse)

df %>%
  mutate(v_Name = str_count(Name, ":")) %>%  # count how many : you have for each Name value
  arrange(desc(v_Name)) %>%                  # arrange descending by those counts
  mutate(Rank = row_number())                # update rank to be the row number

#             Name       Parsed Rank v_Name
# 1 WBA-Y*08:03:01  WBA-Y*08:03    1      2
# 2 WBA-Y*08:03:15  WBA-Y*08:03    2      2
# 3 WBA-Y*08:03:02  WBA-Y*08:03    3      2
# 4   WBA-Y*08:169 WBA-Y*08:169    4      1

df[1:2]如果格式是这样的，那么您可以简单地计算每个值的
：
。正如1
：
表示2个数字，2
：
表示3个数字，等等。对吗？UseMethod中的错误（“mutate_”）：没有适用于“function”类对象的“mutate_”方法，因为v_Name存储的函数是正确的，所以这是没有意义的？当您尝试运行此示例或完整的数据集时，这是一个错误吗？这是一个很好的观点，我认为这是我的完整数据集，我将再次尝试此功能，非常有效，谢谢！你能给我解释一下这部分“（\\d{2}:）{2}\\d+$”吗？还有，为什么它只减去grepl而不是grepl？@nathan默认情况下，
order
按照从
grepl
派生的逻辑向量的字母顺序，即
FALSE
后跟
TRUE
。我们可以使用
discreating=TRUE
参数（默认值为
FALSE
）或
-
来更改顺序。
\\d{2}
是两个数字，后面跟着
：
因为它重复了两次，所以我们将它用括号括起来并使用
{2}
df[1:2] <- df[order(-grepl("(\\d{2}:){2}\\d+$", df$Name)), 1:2]
df
#            Name       Parsed Rank
#1 WBA-Y*08:03:01  WBA-Y*08:03    1
#2 WBA-Y*08:03:15  WBA-Y*08:03    2
#3 WBA-Y*08:03:02  WBA-Y*08:03    3
#4   WBA-Y*08:169 WBA-Y*08:169    4

df <- structure(list(Name = c("WBA-Y*08:03:01", "WBA-Y*08:169", "WBA-Y*08:03:15", 
"WBA-Y*08:03:02"), Parsed = c("WBA-Y*08:03", "WBA-Y*08:169", 
"WBA-Y*08:03", "WBA-Y*08:03"), Rank = 1:4), .Names = c("Name", 
"Parsed", "Rank"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))