dplyr按字符串分组匹配

我有这样一个数据框：

df <- data.frame(v1 = c('jan1', 'jan2', 'jan3', 'jan4', 'feb1', 'feb2', 'mar1', 'mar2', 'mar3'),
             v2 = rnorm(9))

我们能做到

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(grp = gsub("\\D", "", v1)) %>% 
  summarise(mean_v2 = mean(v2)) # only for illustration
# A tibble: 4 x 2
#  grp   mean_v2
#  <chr>   <dbl>
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60

我们能做到

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(grp = gsub("\\D", "", v1)) %>% 
  summarise(mean_v2 = mean(v2)) # only for illustration
# A tibble: 4 x 2
#  grp   mean_v2
#  <chr>   <dbl>
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60

---

带有

str\u remove

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(grp = str_remove(v1, "\\D+")) %>% 
  summarise(mean_v2 = mean(v2))
# A tibble: 4 x 2
#  grp   mean_v2
#  <chr>   <dbl>
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60  

库（tidyverse）
df%>%
分组依据（grp=str删除（v1，\\D+））%>%
总结（平均值=平均值（v2））
#一个tibble:4x2
#grp平均值
#     
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60  

带有

str\u remove的选项

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(grp = str_remove(v1, "\\D+")) %>% 
  summarise(mean_v2 = mean(v2))
# A tibble: 4 x 2
#  grp   mean_v2
#  <chr>   <dbl>
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60  

库（tidyverse）
df%>%
分组依据（grp=str删除（v1，\\D+））%>%
总结（平均值=平均值（v2））
#一个tibble:4x2
#grp平均值
#     
#1 1      0.0635
#2 2      0.0338
#3 3     -0.130 
#4 4      1.60  

请提供具有代表性的样本数据。您声明希望按

v1

分组，但在您提供的示例数据中

v1

仅采用一个值。我也不明白你想用

groupby（str\u detect（v1，'1'））

做什么。为什么不干脆

分组依据（v1）

？请提供具有代表性的样本数据。您声明希望按

v1

分组，但在您提供的示例数据中

v1

仅采用一个值。我也不明白你想用

groupby（str\u detect（v1，'1'））

做什么。为什么不按（v1）分组呢？