在R中拆分列

我是R新手，我有一个17列超过1百万行的大数据集。我想通过分隔符“/”将其中一列拆分为4。R永远无法完成以下命令。是否有更好的方法完成以下内容。我已经给尽可能多的代码信息，并将感谢任何帮助

sample2 <- read.csv("week1.csv", header=TRUE)
summ1 <- subset(sample2,select= -c(3,7), subset =(SPORTS_ID =='1'))
summ1 <- summ1[,-c(1)]
library(splitstackshape)
summ2 <- concat.split.multiple(summ1,2 , "/")
summ2 <- summ2[,-c(1,15)]
summ3 <- concat.split.multiple(summ2,14, "v")
write.csv(summm3, file="test.csv")

---

sample2这应该可以让您开始。您可能需要根据数据包含的内容调整正则表达式模式。一个可复制的例子会有所帮助。

库（stringr）
df如果要处理字符和不介意列表，
stringr
包中的
stru split
应该会有帮助

library(stringr)
x <- 'hello/hi/hey/hola'
str_split(x)
[[1]]
[1] "hello" "hi" "hey" "hola" 

库（stringr）
x您可以使用strsplit
：

dat <- data.frame(a = c("a/b/c/d",
                        "e/f/g/h"),
                  stringsAsFactors = FALSE)
#         a
# 1 a/b/c/d
# 2 e/f/g/h

cbind(dat, do.call(rbind, strsplit(dat$a, "/")))
#         a 1 2 3 4
# 1 a/b/c/d a b c d
# 2 e/f/g/h e f g h

dat正如我在评论中提到的，如果您的数据是平衡的（也就是说，您希望在分割数据之后有一个漂亮的矩形数据集），那么您应该查看我的函数

这里有一些测试

Sven的数据，但有20K行而不是2行
但其他解决方案的效果如何

fun1 <- function() concat.split.multiple(dat, "a", "/")
fun2 <- function() do.call(rbind, strsplit(dat$a, "/", fixed=TRUE))
## ^^ fixed = TRUE will make a big difference
fun3 <- function() concat.split.DT(dat, "a", "/")

library(microbenchmark)
microbenchmark(fun1(), fun2(), fun3(), times = 10)
# Unit: milliseconds
#    expr       min        lq    median        uq       max neval
#  fun1() 530.46597 534.13486 535.19139 538.91488 553.61919    10
#  fun2()  30.22265  31.07287  31.81474  32.93936  40.28859    10
#  fun3()  22.57517  22.94169  23.10297  23.30907  31.97640    10

concat.split.DT
方法的优点是可以使用简单的语法方便地拆分多个列：

dat2 <- do.call(cbind, replicate(5, dat, simplify = FALSE))
dim(dat2)
# [1] 1000000       5
names(dat2) <- make.unique(names(dat2))
head(dat2)
#         a     a.1     a.2     a.3     a.4
# 1 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 2 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h
# 3 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 4 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h
# 5 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 6 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h

dat2很抱歉，如果没有一些示例数据，那么应该读取一列而不是我要拆分的行，这将很难提供帮助。此外，如果数据是平衡的，您可能希望放弃基本的
concat.split.multiple
方法，并尝试我在这里进行的重写：可能重复我猜测的（）这种方法不会非常有效。使用BaseR的字符串操作工具将更有效率。+1。为了提高效率，我会在您的strsplit中添加一个
fixed=TRUE
。这是一个相当不错的主意。抱歉，但出于几个原因，这将是一个非常糟糕的主意。首先，如果（比如）你预计拆分结果会有20列，你打算这样做吗？最初的问题是预计会有4列新列。你还担心什么？另一个担心是“stringr”不一定能给你提速。更不用说，一个好的答案并不一定能解决问题中提到的眼前的问题，而是可能提出适用于更广泛情况的解决方案。嗨，伙计们，谢谢所有的回答，我会在一段时间内尝试这些。下面是数据列的副本，我将分为4个新列=英格兰足球/巴克莱超级联赛/赛程8月18日/阿森纳对桑德兰。我想将上述内容分解为英格兰足球，例如在列标题“联赛”下的一个列中，巴克莱超级联赛的下一个专栏是Comp等
library(stringr)
system.time(do.call(rbind, str_split(dat$a,  "/")))
#    user  system elapsed 
#   3.194   0.000   3.211 

fun1 <- function() concat.split.multiple(dat, "a", "/")
fun2 <- function() do.call(rbind, strsplit(dat$a, "/", fixed=TRUE))
## ^^ fixed = TRUE will make a big difference
fun3 <- function() concat.split.DT(dat, "a", "/")

library(microbenchmark)
microbenchmark(fun1(), fun2(), fun3(), times = 10)
# Unit: milliseconds
#    expr       min        lq    median        uq       max neval
#  fun1() 530.46597 534.13486 535.19139 538.91488 553.61919    10
#  fun2()  30.22265  31.07287  31.81474  32.93936  40.28859    10
#  fun3()  22.57517  22.94169  23.10297  23.30907  31.97640    10

dat <- do.call(rbind, replicate(50, dat, simplify=FALSE))
dim(dat)
# [1] 1000000       1

microbenchmark(fun2(), fun3(), times = 5)
# Unit: seconds
#    expr      min       lq    median        uq       max neval
#  fun2() 6.257892 6.522199 13.728283 13.934860 14.277432     5
#  fun3() 1.671739 1.830485  2.203076  2.470872  2.572917     5

dat2 <- do.call(cbind, replicate(5, dat, simplify = FALSE))
dim(dat2)
# [1] 1000000       5
names(dat2) <- make.unique(names(dat2))
head(dat2)
#         a     a.1     a.2     a.3     a.4
# 1 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 2 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h
# 3 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 4 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h
# 5 a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d a/b/c/d
# 6 e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h e/f/g/h

system.time(out <- concat.split.DT(dat2, names(dat2), "/"))
#    user  system elapsed 
#   6.260   0.040   6.532 
out
#          a_1 a_2 a_3 a_4 a.1_1 a.1_2 a.1_3 a.1_4 a.2_1 a.2_2 a.2_3 a.2_4 a.3_1
#       1:   a   b   c   d     a     b     c     d     a     b     c     d     a
#       2:   e   f   g   h     e     f     g     h     e     f     g     h     e
#       3:   a   b   c   d     a     b     c     d     a     b     c     d     a
#       4:   e   f   g   h     e     f     g     h     e     f     g     h     e
#       5:   a   b   c   d     a     b     c     d     a     b     c     d     a
#      ---                                                                      
#  999996:   e   f   g   h     e     f     g     h     e     f     g     h     e
#  999997:   a   b   c   d     a     b     c     d     a     b     c     d     a
#  999998:   e   f   g   h     e     f     g     h     e     f     g     h     e
#  999999:   a   b   c   d     a     b     c     d     a     b     c     d     a
# 1000000:   e   f   g   h     e     f     g     h     e     f     g     h     e
#          a.3_2 a.3_3 a.3_4 a.4_1 a.4_2 a.4_3 a.4_4
#       1:     b     c     d     a     b     c     d
#       2:     f     g     h     e     f     g     h
#       3:     b     c     d     a     b     c     d
#       4:     f     g     h     e     f     g     h
#       5:     b     c     d     a     b     c     d
#      ---                                          
#  999996:     f     g     h     e     f     g     h
#  999997:     b     c     d     a     b     c     d
#  999998:     f     g     h     e     f     g     h
#  999999:     b     c     d     a     b     c     d
# 1000000:     f     g     h     e     f     g     h