R 从一列中分离百万和十亿数据

我正在尝试下面的代码，用于将“M”和“B”与其值分隔在两个不同的列中

我想要这样的输出：

level 1    level 2
M 3.2      B 3.6
M 4        B 2.8
           B 3.5

输入：

reve=c("M 3.2","B 3.6","B 2.8","B 3.5","M 4")
#class(reve)
data=data.frame(reve)

这是我试过的

index=which(grepl("M ",data$reve)
data$reve=gsub("M ","",data$reve)
data$reve=gsub("B ","",data$reve)

data$reve=as.numeric(data$reve)

---

下面是一个

baser

方法

lst <- split(reve, substr(reve, 1, 1))
df1 <- as.data.frame(lapply(lst, `length<-`, max(lengths(lst))))
df1
#      B     M
#1 B 3.6 M 3.2
#2 B 2.8   M 4
#3 B 3.5  <NA>

---

如果我误解了您想要的输出，请尝试

df1 <- data.frame(do.call(rbind, (strsplit(reve, " "))), stringsAsFactors = FALSE)
df1[] <- lapply(df1, type.convert, as.is = TRUE)
df1
#  X1  X2
#1  M 3.2
#2  B 3.6
#3  B 2.8
#4  B 3.5
#5  M 4.0

---

df1如果您有一个数据帧，那么可以使用dplyr separate（）实现

我举一个例子：

library(dplyr)
df <- tibble(coupe = c("M 2.3", "M 4.5", "B 1"))
df %>% separate(coupe, c("MorB","Quant"), " ")

我们可以将百万或数十亿计算如下：

输入数据集：

reve=c("M 3.2","B 3.6","B 2.8","B 3.5","M 4")
data=data.frame(reve)

代码

library(dplyr)
library(tidyr)
data %>% 
  separate(reve, c("Label", "Value"),extra = "merge") %>%
  group_by(Label) %>% 
  summarise(n = n())

输出

# A tibble: 2 x 2
 Label     n
  <chr> <int>
 1 B         3
 2 M         2

#一个tible:2x2
标签n
1 B 3
2平方米
我认为基于regex的选项也可能有助于解决这些类型的问题

 reve=c("M 3.2","B 3.6","B 2.8","B 3.5","M 4")

 data=data.frame(reve, stringsAsFactors = F) # handle your data as strings, not factors

 # regex to extract M vals and B vals
 mvals <- stringi::stri_extract_all_regex(data, "M+\\s[0-9]\\.[0-9]|M+\\s[0-9]")[[1]]
 bvals <- stringi::stri_extract_all_regex(data, "B+\\s[0-9]\\.[0-9]|B+\\s[0-9]")[[1]]

 # gluing things together into a single df
 len <- max(length(mvals), length(bvals)) # find the length
 data.frame(M = c(mvals, rep(NA, len - length(mvals))) # ensure vectors are the same size
           ,B = c(bvals, rep(NA, len - length(bvals)))) # ensure vectors are the same size

reve=c（“M3.2”、“B3.6”、“B2.8”、“B3.5”、“M4”）
data=data.frame（reve，stringsAsFactors=F）#将数据作为字符串而不是因子处理
#用于提取M VAL和B VAL的正则表达式
mvals计算本栏中记录的观测值，单位为百万美元。公司广告费12亿美元340亿美元560万美元420万美元970万美元公司广告费是数据框中的一列，我想以百万美元计算行数。@Kalyani：你能告诉我这个问题的预期产出吗？我看不清楚。我想要的行数有数百万美元。假设公司广告费为12亿美元，34B美元，560万美元，70亿美元，970万美元，910万美元，那么我想要的是价值数百万美元的行。在这种情况下，它是560万美元970万美元910万美元，计数是=3。@Kalyani：我已经更新了答案。请检查，并让我知道的情况下的问题。我已经尝试了这个代码，但单独的代码给出错误。我想知道这个问题的答案：数一数本专栏中有多少观察结果是以百万美元记录的。公司广告12亿美元34B亿美元560万美元720万美元970万美元公司广告是数据框中的一列，我想以百万美元计算行数。df%>%分开（YourColumn，c（“MorB”，“Quant”），“”）%%>%过滤器（MorB==“M”）%%>%nrow（）当我运行上述代码时，我得到了错误：函数_list[[I]]（值）中的错误：找不到函数“separate”df%separate（公司_广告，c（“MorB”，“Quant”），“”）%%>%filter（MorB==“M”）%%>%nrow（），在此之后我得到错误：函数_list[[I]]（值）：找不到函数“Seperat”人工写入库（dplyr）
library(dplyr)
library(tidyr)
data %>% 
  separate(reve, c("Label", "Value"),extra = "merge") %>%
  group_by(Label) %>% 
  summarise(n = n())

# A tibble: 2 x 2
 Label     n
  <chr> <int>
 1 B         3
 2 M         2

 reve=c("M 3.2","B 3.6","B 2.8","B 3.5","M 4")

 data=data.frame(reve, stringsAsFactors = F) # handle your data as strings, not factors

 # regex to extract M vals and B vals
 mvals <- stringi::stri_extract_all_regex(data, "M+\\s[0-9]\\.[0-9]|M+\\s[0-9]")[[1]]
 bvals <- stringi::stri_extract_all_regex(data, "B+\\s[0-9]\\.[0-9]|B+\\s[0-9]")[[1]]

 # gluing things together into a single df
 len <- max(length(mvals), length(bvals)) # find the length
 data.frame(M = c(mvals, rep(NA, len - length(mvals))) # ensure vectors are the same size
           ,B = c(bvals, rep(NA, len - length(bvals)))) # ensure vectors are the same size