使用tidyr中的separate（）将字母代码分离为r中的4个变量

我有fish ID的数据，ID变量由四个字母组成，第一个字母表示亲子关系，第二个字母表示母性，第三个字母表示治疗，第四个字母表示个人。单个观察结果可能如下所示

BBRG

此数据作为单个变量，我需要将这些字母拆分为单独的列，因为它们之间没有任何分隔，我不确定在

sep=

中的

sep=

参数中放置什么

示例数据：

test.dataframe <- data.frame(observation = c(1:10),
                             VIE.Code = c("BBRG", "BRBR", "PPWG", "RRWW",
                                          "WRWR", "BBBP", "PBPB", "PPGW",
                                          "RWRW", "BGBG"))

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test.dataframe我们可以使用regex lookaround

library(tidyverse)
df1 %>% 
  separate(ID, into = c("paternity", "maternity", "treatment", "individual"), 
             sep="(?<=[A-Z])")


一种
baser
方法是拆分

do.call(rbind, strsplit(df1$ID, ""))

数据
df1您好，这是一个听起来非常好的方法，但我已经在我的数据集上尝试过了，并且在UseMethod（“separate_u”）中得到了错误错误：没有适用于“factor”类对象的“separate_u”的方法是我的ID变量格式错误的？@T.Miller它也应该适用于
factor
。如果有问题，请尝试
df1%>%mutate（ID=as.character（ID））%>%separate（ID，…
FYI，
separate
是一个
tidyr
函数，而不是
dplyr
函数。我也编辑过，如果没有一个，很难很好地提供帮助。这包括发布一个有代表性的数据样本，你尝试过的代码没有起作用，以及期望的结果。否则，我们就有点不知道发生了什么你可以编辑你的问题，把代码放在那里，这比在commentsHi中更容易阅读和格式化。谢谢你的回答，我理解并附上了一些代码，我用它们创建了一个类似但简单的数据框，我正试图在其上进行测试（如降价帮助中所述）但它不起作用
do.call(rbind, strsplit(df1$ID, ""))

df1 <- data.frame(ID = c("BBRG", "BBGR"), stringsAsFactors = FALSE)