R 将字符串拆分为多个空格

我正在尝试将以下格式的一些数据加载到R中（作为文本文件）

我遇到的问题是，“列”之间用空格分隔，这样它们就可以很好地排列起来，但是一行的值和下一行的10个空格之间可能有5个空格。因此，当我使用

read.delim

加载它时，我会得到一个带有

"John,Smith            United Kingdom     20"

作为第一次观察等等

我有没有办法：

将数据加载到R中，使其成为可用的格式？或

以单列格式加载字符串后，是否将其拆分为单独的列

我的想法是按空格分割字符串，但它需要在2到x空格之间（例如，

“联合王国”

保持在一起，而不是变成

“联合王国”

）。但我不知道这是否可能

我尝试了strsplit（data.frame[，1]，sep=“\\s”），但它返回一个字符串列表，如：

"John,Smith" "" "" "" "" "" "" "" "United" "" "Kingdom" "" ""...

---

我不知道该怎么处理。

如果您的列不包含超过1个空格的单词，您可以使用base

R

：

txt = "Name                  Country            Age
John,Smith            United Kingdom     20
Washington,George     USA                50
Martin,Joseph         Argentina          43"

conn = textConnection(txt)
do.call(rbind, lapply(readLines(conn), function(u) strsplit(u,'\\s{2,}')[[1]]))
#     [,1]                [,2]             [,3] 
#[1,] "Name"              "Country"        "Age"
#[2,] "John,Smith"        "United Kingdom" "20" 
#[3,] "Washington,George" "USA"            "50" 
#[4,] "Martin,Joseph"     "Argentina"      "43" 

具有所有“整齐排列”的列是固定宽度数据的典型特征

为了回答这个问题，我已经将您的三行数据和一行标题信息写入了一个名为“x”的临时文件。对于您的实际使用，请将“x”替换为文件名/路径，就像您通常在

read.delim

中使用的那样

以下是示例数据：

x <- tempfile()
cat("Name                  Country            Age\nJohn,Smith            United Kingdom     20\nWashington,George     USA                50\nMartin,Joseph         Argentina          43\n", file = x)

或者，您可以让“readr”软件包中的

fwf_宽度

为您猜测宽度，然后使用

read_fwf

：

library(readr)
read_fwf(x, fwf_empty(x, col_names = c("Name", "Country", "Age")), skip = 1)
#                Name        Country Age
# 1        John,Smith United Kingdom  20
# 2 Washington,George            USA  50
# 3     Martin,Joseph      Argentina  43

---

看起来您有固定宽度的数据。改为看

read.fwf

。（或者从“readr”包中读取

read_fwf

）。参数应该是拆分的，而不是sep，应该是

'\\s{2，}'

，如

rl中所示。好奇的是，有没有人见过一个读取函数，它为
sep
（或者至少是一个量词）占用多个字符？还是我被困在“gsubfn”中的
strsplit
？@alistaire，
read.pattern
？
read.fwf(x, c(22, 18, 4), strip.white = TRUE, skip = 1, 
         col.names = c("Name", "Country", "Age"))
#                Name        Country Age
# 1        John,Smith United Kingdom  20
# 2 Washington,George            USA  50
# 3     Martin,Joseph      Argentina  43

library(readr)
read_fwf(x, fwf_empty(x, col_names = c("Name", "Country", "Age")), skip = 1)
#                Name        Country Age
# 1        John,Smith United Kingdom  20
# 2 Washington,George            USA  50
# 3     Martin,Joseph      Argentina  43