用“"_&引用;在R中的一列中
我有一个包含10000多行和大约20列的数据框。 ID列包括一些条目,这些条目用“u”分隔两个或多个数字/单词等。用“"_&引用;在R中的一列中,r,special-characters,subset,R,Special Characters,Subset,我有一个包含10000多行和大约20列的数据框。 ID列包括一些条目,这些条目用“u”分隔两个或多个数字/单词等。 如何将ID列中只有一个“\”的行子集到单独的数据框中 来自stringr的stru detect功能在这里很有用。现在,该软件包包含在tidyverse软件包的1.2版中,以下代码应该可以使用: library(tidyverse) filtered_df <- df %>% filter(str_detect(ID, "_")) 库(tidyverse) 过滤
如何将ID列中只有一个“\”的行子集到单独的数据框中 来自
stringr
的stru detect
功能在这里很有用。现在,该软件包包含在tidyverse
软件包的1.2版中,以下代码应该可以使用:
library(tidyverse)
filtered_df <- df %>%
filter(str_detect(ID, "_"))
库(tidyverse)
过滤的_df%
过滤器(str_检测(ID,“”))
这一行代码将返回
filtered_df
,这是一个基于df
的数据帧,它只包括ID
列中包含下划线的行。来自stringr
的str_detect
函数在这里很有用。现在,该软件包包含在tidyverse
软件包的1.2版中,以下代码应该可以使用:
library(tidyverse)
filtered_df <- df %>%
filter(str_detect(ID, "_"))
库(tidyverse)
过滤的_df%
过滤器(str_检测(ID,“”))
这行代码将返回filtered\u df
,这是一个基于df
的数据帧,它只包括ID
列中包含下划线的行。尝试df[grepl(“,”df$ID),]
。尝试df[grepl(“,”df$ID),]
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