如何将范围因子拆分为R中的数字列表

我在数据框中有一个因子变量，其形式为

735-739

我想将其作为三个数字列添加到我的数据框中

我从使用strsplit开始：

values = sapply(range, function(r) {
    values = c(strsplit(as.character(r), "-"))
})

我得到一个长度为1的class

list

值：

[1] "735" "739"

---

我不知道下一步该怎么做。请给我一个提示。

有几种方法可以做到这一点。以下是我的“splitstackshape”软件包中以

concat.split.multiple开头的一个：


作为参考，这里有一个更“手工”的方法：

mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))
SplitVals <- sapply(sapply(mydf$vals, function(x) 
  strsplit(as.character(x), "-")), function(x) {
    x <- as.numeric(x)
    c(min = x[1], mean = mean(x), max = x[2])
  })
cbind(mydf, t(SplitVals))
#   ID    vals min mean max
# 1  A 700-800 700  750 800
# 2  B 600-750 600  675 750
# 3  C 100-220 100  160 220

mydf使用@anandramato的数据集，您还可以使用
data.table
库-

library(data.table)
dt <- data.table(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))

# adding the min and max columns
splitlist <- strsplit(dt[,vals],"-")
dt[, minv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[1]))]
dt[, maxv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[2]))]

#adding mean
dt[,meanv := mean(minv:maxv), by = "vals"]

库（data.table）
dt您的数据帧是什么样子的？A会有帮助的
dput（head（…）
我不喜欢
minv
和
maxv
是字符。您还可以将其复合：
dt[，c（“Min”，“Max”，“Mean”）：=list（splitlist，
[[
，1），sapply（splitlist，
[
，2），sapply（splitlist，函数（x）Mean（as.numeric（x）））[]
是的，第一部分是关于没有字符的。第二部分，我保持简单，以便更容易理解。我认为唯一的额外成本是以这种方式额外遍历
拆分列表一次，但我不确定。
mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))
SplitVals <- sapply(sapply(mydf$vals, function(x) 
  strsplit(as.character(x), "-")), function(x) {
    x <- as.numeric(x)
    c(min = x[1], mean = mean(x), max = x[2])
  })
cbind(mydf, t(SplitVals))
#   ID    vals min mean max
# 1  A 700-800 700  750 800
# 2  B 600-750 600  675 750
# 3  C 100-220 100  160 220

library(data.table)
dt <- data.table(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))

# adding the min and max columns
splitlist <- strsplit(dt[,vals],"-")
dt[, minv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[1]))]
dt[, maxv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[2]))]

#adding mean
dt[,meanv := mean(minv:maxv), by = "vals"]