R 变量的类是data.table中的列表

假设我有以下数据：

library(data.table)
library(tidyverse)
Data <- 
  data.table(A = c("foo 32.3 56.2421 4.5 3.66", 
                 "365.11 9812.3 foooo 5.66 8.31",
                 ""))

它工作得很好，但是在第三行中，我在变量

Number1

到

Number2

中得到了

NULL

（我想要

NA

）

真正的问题是

Number1

到

Number4

的类是

列表

，但我想要

字符

（或者更好的是

数字

，在下一步中）

---

我怎样才能做到这一点？我想使用一个带有提取和

数据的代码。table

您可以使用

lappy

将值转换为数值，如果没有值，则返回

NA

，然后将结果转置以创建两个新列

library(data.table)

Data[, c("Number1", "Number2") := lapply(stringr::str_extract_all(A, "\\d+"), 
       function(x) if(length(x)) as.numeric(x) else NA) %>% transpose()]

Data

#                A Number1 Number2
#1:      foo 32 56      32      56
#2: 365 9812 foooo     365    9812
#3:                     NA      NA

---

使用

tidyr

的

extract

可以执行以下操作：

tidyr::extract(Data, A, c("Number1", "Number2"), 
              '(\\d+).*(\\d+)', remove = FALSE, convert = TRUE)

#                A Number1 Number2
#1:      foo 32 56      32       6
#2: 365 9812 foooo     365       2
#3:                     NA      NA

---

非常感谢。不幸的是，我正在寻找一个客户很容易理解的简单解决方案。@TobiSonne你是什么意思？我认为if（length（x））as.numeric（x）else NA的部分

函数（x）

相当复杂（不是对我来说，而是解释一下）。我特别不想解释为什么会有

NULL

值。我正在搜索类似于

tidyr

的

separate

的东西，其中缺少的值会自动用

NA

填充（但我不想在这里使用separate，因为我的真实数据的结构）。您可以使用

tidyr

的

提取功能。谢谢！我不知道这个功能。不幸的是，就我的实际情况而言，这也不起作用。我有四个数字，都是小数，我不想使用正则表达式（\\d+\\\.\\d+）.*（\\d+\\.\\d+）.*（\\d+\\.\\d+）.*（\\d+\.\\d+）.*（\\d+\\.\\d+）

tidyr::extract(Data, A, c("Number1", "Number2"), 
              '(\\d+).*(\\d+)', remove = FALSE, convert = TRUE)

#                A Number1 Number2
#1:      foo 32 56      32       6
#2: 365 9812 foooo     365       2
#3:                     NA      NA