R从地址字符串中提取房屋/街道编号

假设我有以下带有地址的数据，即街道名称。我的目标是将街道名称与门牌号分开

mydf <- tribble(
  ~street,
  "Some Way 10",
  "Shiny Street   12b",
  "Dark Street   from Netflix Movie 17c - 17d",
  "Seasame Street",
  "Dark Alley 15c",
)

mydf <- mydf %>% mutate(street= str_squish(street)) # get rid of whitespace

mydf这是否有效：

mydf %>% 
    transmute(street_name_only = str_remove(street, '\\d.*'), 
                  house_number = str_extract(street, '\\d.*'))

# A tibble: 5 x 2
  street_name_only                  house_number
  <chr>                             <chr>       
1 "Some Way "                       10          
2 "Shiny Street "                   12b         
3 "Dark Street from Netflix Movie " 17c - 17d   
4 "Seasame Street"                  NA          
5 "Dark Alley "                     15c      

mydf%>%
转换（仅街道名称=str_移除（街道，\\d.*），
房屋编号=街道摘录（街道，\\d.*））
#一个tibble:5x2
街道\u名称\u唯一房屋\u编号
1“某种方式”10
2“闪亮街”12b
3“Netflix电影中的黑暗街道”17c-17d
4“Seasame Street”NA
5“黑暗巷”15c
使用
tidyr:：分离
：

tidyr::separate(mydf, street, c("street_name_only", "house_number"), 
                '(?=\\d)', extra = 'merge', fill = 'right')

# street_name_only                    house_number
#  <chr>                               <chr>       
#1 "Some Way "                         10          
#2 "Shiny Street   "                   12b         
#3 "Dark Street   from Netflix Movie " 17c - 17d   
#4 "Seasame Street"                    NA          
#5 "Dark Alley "                       15c         

tidyr：：单独（mydf，street，c（“仅街道名称”、“房屋编号”），
“（？=\\d）”，额外='merge'，填充='right'）
#街道\u名称\u唯一房屋\u编号
#                                        
#1“某种方式”10
#2“闪亮街”12b
#3“Netflix电影中的黑暗街道”17c-17d
#4“Seasame Street”NA
#5“黑暗巷”15c
是的，的确如此！非常感谢你！我知道您使用的函数，但我没有想到将它们组合在一起！。再次感谢。
tidyr::separate(mydf, street, c("street_name_only", "house_number"), 
                '(?=\\d)', extra = 'merge', fill = 'right')

# street_name_only                    house_number
#  <chr>                               <chr>       
#1 "Some Way "                         10          
#2 "Shiny Street   "                   12b         
#3 "Dark Street   from Netflix Movie " 17c - 17d   
#4 "Seasame Street"                    NA          
#5 "Dark Alley "                       15c