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R语言：文本（字符串）处理与正则表达式

發(fā)布時(shí)間：2025/3/13 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 R语言：文本（字符串）处理与正则表达式小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

處理文本是每一種計(jì)算機(jī)語言都應(yīng)該具備的功能，但不是每一種語言都側(cè)重于處理文本。R語言是統(tǒng)計(jì)的語言，處理文本不是它的強(qiáng)項(xiàng)，perl語言這方面的功能比R不知要強(qiáng)多少倍。幸運(yùn)的是R語言的可擴(kuò)展能力很強(qiáng)，DNA/RNA/AA等生物序列現(xiàn)在已經(jīng)可以使用R來處理。

R語言處理文本的能力雖然不強(qiáng)，但適當(dāng)用用還是可以大幅提高工作效率的，而且有些文本操作還不得不用。高效處理文本少不了正則表達(dá)式（regular expression），雖然R在這方面先天不足，但它處理字符串的絕大多數(shù)函數(shù)還都使用正則表達(dá)式。

1 正則表達(dá)式簡介
2 字符數(shù)統(tǒng)計(jì)和字符翻譯
- 2.1 nchar和length
- 2.2 tolower，toupper和chartr
3 字符串連接
- 3.1 paste函數(shù)
4 字符串拆分
- 4.1 strsplit函數(shù)
5 字符串查詢：
- 5.1 grep和grepl函數(shù)：
- 5.2 regexpr、gregexpr和regexec
6 字符串替換
- 6.1 sub和gsub函數(shù)
7 字符串提取
- 7.1 substr和substring函數(shù)
8 其他：
- 8.1 strtrim函數(shù)
- 8.2 strwrap函數(shù)
- 8.3 match和charmatch

1?正則表達(dá)式簡介

正則表達(dá)式不是R的專屬內(nèi)容，這里只做簡單介紹，更詳細(xì)的內(nèi)容請查閱其他文章。

正則表達(dá)式是用于描述/匹配一個(gè)文本集合的表達(dá)式：

所有英文字母、數(shù)字和很多可顯示的字符本身就是正則表達(dá)式，用于匹配它們自己。比如 “a” 就是匹配字母 “a” 的正則表達(dá)式
一些特殊的字符在正則表達(dá)式中不在用來描述它自身，它們在正則表達(dá)式中已經(jīng)被“轉(zhuǎn)義”，這些字符稱為“元字符”。perl類型的正則表達(dá)式中被轉(zhuǎn) 義的字符有：. \ | ( ) [ ] { } ^ $ * + ?。被轉(zhuǎn)義的字符已經(jīng)有特殊的意義，如點(diǎn)號 . 表示任意字符；方括號表示選擇方括號中的任意一個(gè)（如[a-z] 表示任意一個(gè)小寫字符）；^ 放在表達(dá)式開始出表示匹配文本開始位置，放在方括號內(nèi)開始處表示非方括號內(nèi)的任一字符；大括號表示前面的字符或表達(dá)式的重復(fù)次數(shù)；| 表示可選項(xiàng)，即 | 前后的表達(dá)式任選一個(gè)。
如果要在正則表達(dá)式中表示元字符本身，比如我就要在文本中查找問號“?”，那么就要使用引用符號（或稱換碼符號），一般是反斜杠 “\”。需要注意的是，在R語言中得用兩個(gè)反斜杠即 “\\”，如要匹配括號就要寫成 “\$\$”
不同語言或應(yīng)用程序（事實(shí)上很多規(guī)則都通用）定義了一些特殊的元字符用于表示某類字符，如 \d 表示數(shù)字0-9， \D 表示非數(shù)字，\s 表示空白字符（包括空格、制表符、換行符等），\S 表示非空白字符，\w 表示字（字母和數(shù)字），\W 表示非字，\< 和 \> 分別表示以空白字符開始和結(jié)束的文本。
正則表達(dá)式符號運(yùn)算順序：圓括號括起來的表達(dá)式最優(yōu)先，然后是表示重復(fù)次數(shù)的操作（即：* + {} ），接下來是連接運(yùn)算（其實(shí)就是幾個(gè)字符放在一起，如abc），最后是表示可選項(xiàng)的運(yùn)算（|）。所以 “foot|bar” 可以匹配“foot”或者“bar”，但是“foot|ba{2}r”匹配的是“foot”或者“baar”。

2?字符數(shù)統(tǒng)計(jì)和字符翻譯

2.1?nchar和length

nchar這個(gè)函數(shù)簡單，統(tǒng)計(jì)向量中每個(gè)元素的字符個(gè)數(shù)，注意這個(gè)函數(shù)和length函數(shù)的差別：nchar是向量元素的字符個(gè)數(shù)，而length是向量長度（向量元素的個(gè)數(shù)）。其他沒什么需要說的。

x <-?c("Hellow",?"World",?"!")?nchar(x) ## [1] 6 5 1 length("") ## [1] 1 nchar("") ## [1] 0

2.2?tolower，toupper和chartr

這三個(gè)函數(shù)用法也很簡單：

DNA <-?"AtGCtttACC"?tolower(DNA) ## [1] "atgctttacc" toupper(DNA) ## [1] "ATGCTTTACC" chartr("Tt",?"Uu", DNA) ## [1] "AuGCuuuACC" chartr("Tt",?"UU", DNA) ## [1] "AUGCUUUACC"

3?字符串連接

3.1?paste函數(shù)

paste應(yīng)該是R中最常用字符串函數(shù)了，也是R字符串處理函數(shù)里面非常純的不使用正則表達(dá)式的函數(shù)（因?yàn)橛貌恢?#xff09;。它相當(dāng)于其他語言的strjoin，但是功能更強(qiáng)大。它把向量連成字串向量，其他類型的數(shù)據(jù)會轉(zhuǎn)成向量，但不一定是你要的結(jié)果：

paste("CK", 1:6, sep =?"") ## [1] "CK1" "CK2" "CK3" "CK4" "CK5" "CK6" x <-?list(a =?"aaa", b =?"bbb", c =?"ccc") y <-?list(d = 1, e = 2)?paste(x, y, sep =?"-") #較短的向量被循環(huán)使用 ## [1] "aaa-1" "bbb-2" "ccc-1" z <-?list(x, y)?paste("T", z, sep =?":") ## [1] "T:list(a = \"aaa\", b = \"bbb\", c = \"ccc\")" ## [2] "T:list(d = 1, e = 2)"

短向量重復(fù)使用，列表數(shù)據(jù)只有一級列表能有好的表現(xiàn)，能不能用看自己需要。會得到什么樣的結(jié)果是可以預(yù)知的，用as.character函數(shù)看吧，這又是一個(gè)字符串處理函數(shù)：

as.character(x) ## [1] "aaa" "bbb" "ccc" as.character(z) ## [1] "list(a = \"aaa\", b = \"bbb\", c = \"ccc\")"?
## [2] "list(d = 1, e = 2)"

paste函數(shù)還有一個(gè)用法，設(shè)置collapse參數(shù)，連成一個(gè)字符串：

paste(x, y, sep =?"-", collapse =?"; ") ## [1] "aaa-1; bbb-2; ccc-1" paste(x, collapse =?"; ") ## [1] "aaa; bbb; ccc"

4?字符串拆分

4.1?strsplit函數(shù)

strsplit函數(shù)使用正則表達(dá)式，使用格式為:

strsplit(x, split, fixed = FALSE, perl = FALSE, useBytes = FALSE)
參數(shù)x為字串向量，每個(gè)元素都將單獨(dú)進(jìn)行拆分。
參數(shù)split為拆分位置的字串向量，默認(rèn)為正則表達(dá)式匹配（fixed=FALSE）。如果你沒接觸過正則表達(dá)式，設(shè)置fixed=TRUE，表示使用普通文本匹配或正則表達(dá)式的精確匹配。普通文本的運(yùn)算速度快。
perl=TRUE/FALSE的設(shè)置和perl語言版本有關(guān)，如果正則表達(dá)式很長，正確設(shè)置表達(dá)式并且使用perl=TRUE可以提高運(yùn)算速度。
參數(shù)useBytes設(shè)置是否逐個(gè)字節(jié)進(jìn)行匹配，默認(rèn)為FALSE，即按字符而不是字節(jié)進(jìn)行匹配。

下面的例子把一句話按空格拆分為單詞：

text <-?"Hello Adam!\nHello Ava!"?strsplit(text,?" ") ## [[1]] ## [1] "Hello" "Adam!\nHello" "Ava!"

R語言的字符串事實(shí)上也是正則表達(dá)式，上面文本中的\n在圖形輸出中是被解釋為換行符的。

strsplit(text,?"\\s") ## [[1]] ## [1] "Hello" "Adam!" "Hello" "Ava!"

strsplit得到的結(jié)果是列表，后面要怎么處理就得看情況而定了：

class(strsplit(text,?"\\s")) ## [1] "list"

有一種情況很特殊：如果split參數(shù)的字符長度為0，得到的結(jié)果就是一個(gè)個(gè)的字符：

strsplit(text,?"") ## [[1]] ## [1] "H" "e" "l" "l" "o" " " "A" "d" "a" "m" "!" "\n" "H" "e" ## [15] "l" "l" "o" " " "A" "v" "a" "!"

從這里也可以看到R把 \n 是當(dāng)成一個(gè)字符來處理的。

5?字符串查詢：

5.1?grep和grepl函數(shù)：

這兩個(gè)函數(shù)返回向量水平的匹配結(jié)果，不涉及匹配字符串的詳細(xì)位置信息。

grep(pattern, x, ignore.case =?FALSE, perl =?FALSE, value =?FALSE, fixed =?FALSE, useBytes =?FALSE, invert =FALSE)?grepl(pattern, x, ignore.case =?FALSE, perl =?FALSE, fixed =?FALSE, useBytes =?FALSE)

雖然參數(shù)看起差不多，但是返回的結(jié)果不一樣。下來例子列出C:\windows目錄下的所有文件，然后用grep和grepl查找exe文件：

files <-?list.files("c:/windows")?grep("\\.exe$", files) ## [1] 8 28 30 35 36 58 69 99 100 102 111 112 115 117 grepl("\\.exe$", files) ## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE?
## [12] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE?
## [23] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE?
## [34] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE?
## [45] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE?
## [56] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
?## [67] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
?## [78] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE?
## [89] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
?## [100] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE?
## [111] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE

grep僅返回匹配項(xiàng)的下標(biāo)，而grepl返回所有的查詢結(jié)果，并用邏輯向量表示有沒有找到匹配。兩者的結(jié)果用于提取數(shù)據(jù)子集的結(jié)果都一樣：

files[grep("\\.exe$", files)] ## [1] "bfsvc.exe" "explorer.exe" "fveupdate.exe" "HelpPane.exe" ## [5] "hh.exe" "notepad.exe" "regedit.exe" "twunk_16.exe" ## [9] "twunk_32.exe" "uninst.exe" "winhelp.exe" "winhlp32.exe" ## [13] "write.exe" "xinstaller.exe" files[grepl("\\.exe$", files)] ## [1] "bfsvc.exe" "explorer.exe" "fveupdate.exe" "HelpPane.exe" ## [5] "hh.exe" "notepad.exe" "regedit.exe" "twunk_16.exe" ## [9] "twunk_32.exe" "uninst.exe" "winhelp.exe" "winhlp32.exe" ## [13] "write.exe" "xinstaller.exe"

5.2?regexpr、gregexpr和regexec

這三個(gè)函數(shù)返回的結(jié)果包含了匹配的具體位置和字符串長度信息，可以用于字符串的提取操作。

text <-?c("Hellow, Adam!",?"Hi, Adam!",?"How are you, Adam.")?regexpr("Adam", text) ## [1] 9 5 14 ## attr(,"match.length") ## [1] 4 4 4 ## attr(,"useBytes") ## [1] TRUE gregexpr("Adam", text) ## [[1]]?
## [1] 9
?## attr(,"match.length")
?## [1] 4 ## attr(,"useBytes")?
## [1] TRUE ## ## [[2]] ## [1] 5
?## attr(,"match.length")?
## [1] 4?
## attr(,"useBytes")
?## [1] TRUE?
## ## [[3]]?
## [1] 14
?## attr(,"match.length")
?## [1] 4?
## attr(,"useBytes")?
## [1] TRUE regexec("Adam", text) ## [[1]]
?## [1] 9?
## attr(,"match.length")?
## [1] 4?
## ## [[2]]?
## [1] 5?
## attr(,"match.length")
?## [1] 4
?## ## [[3]]
?## [1] 14?
## attr(,"match.length")?
## [1] 4

6?字符串替換

6.1?sub和gsub函數(shù)

雖然sub和gsub是用于字符串替換的函數(shù)，但嚴(yán)格地說R語言沒有字符串替換的函數(shù)，因?yàn)镽語言不管什么操作對參數(shù)都是傳值不傳址。

text ## [1] "Hellow, Adam!" "Hi, Adam!" "How are you, Adam." sub(pattern =?"Adam", replacement =?"world", text) ## [1] "Hellow, world!" "Hi, world!" "How are you, world." text ## [1] "Hellow, Adam!" "Hi, Adam!" "How are you, Adam."

可以看到：雖然說是“替換”，但原字符串并沒有改變，要改變原變量我們只能通過再賦值的方式。 sub和gsub的區(qū)別是前者只做一次替換（不管有幾次匹配），而gsub把滿足條件的匹配都做替換：

sub(pattern =?"Adam|Ava", replacement =?"world", text) ## [1] "Hellow, world!" "Hi, world!" "How are you, world." gsub(pattern =?"Adam|Ava", replacement =?"world", text) ## [1] "Hellow, world!" "Hi, world!" "How are you, world."

sub和gsub函數(shù)可以使用提取表達(dá)式（轉(zhuǎn)義字符+數(shù)字）讓部分變成全部：

sub(pattern =?".*(Adam).*", replacement =?"\\1", text) ## [1] "Adam" "Adam" "Adam"

7?字符串提取

7.1?substr和substring函數(shù)

substr和substring函數(shù)通過位置進(jìn)行字符串拆分或提取，它們本身并不使用正則表達(dá)式，但是結(jié)合正則表達(dá)式函數(shù)regexpr、gregexpr或regexec使用可以非常方便地從大量文本中提取所需信息。兩者的參數(shù)設(shè)置基本相同：

substr(x, start, stop)?substring(text, first, last = 1000000L)

x均為要拆分的字串向量
start/first 為截取的起始位置向量
stop/last 為截取字串的終止位置向量

但它們的返回值的長度（個(gè)數(shù)）有差別：

substr返回的字串個(gè)數(shù)等于第一個(gè)參數(shù)的長度
而substring返回字串個(gè)數(shù)等于三個(gè)參數(shù)中最長向量長度，短向量循環(huán)使用。

先看第1參數(shù)（要拆分的字符向量）長度為1例子：

x <-?"123456789"?substr(x,?c(2, 4),?c(4, 5, 8)) ## [1] "234" substring(x,?c(2, 4),?c(4, 5, 8)) ## [1] "234" "45" "2345678"

因?yàn)閤的向量長度為1，所以substr獲得的結(jié)果只有1個(gè)字串，即第2和第3個(gè)參數(shù)向量只用了第一個(gè)組合：起始位置2，終止位置4。而substring的語句三個(gè)參數(shù)中最長的向量為c(4,5,8)，執(zhí)行時(shí)按短向量循環(huán)使用的規(guī)則第一個(gè)參數(shù)事實(shí)上就是c(x,x,x)，第二個(gè)參數(shù)就成了c(2,4,2)，最終截取的字串起始位置組合為：2-4, 4-5和2-8。

請按照這樣的處理規(guī)則解釋下面語句運(yùn)行的結(jié)果：

x <-?c("123456789",?"abcdefghijklmnopq")?substr(x,?c(2, 4),?c(4, 5, 8)) ## [1] "234" "de" substring(x,?c(2, 4),?c(4, 5, 8)) ## [1] "234" "de" "2345678"

用substring函數(shù)可以很方便地把DNA/RNA序列進(jìn)行三聯(lián)拆分（用于蛋白質(zhì)翻譯）：

bases <-?c("A",?"T",?"G",?"C") DNA <-?paste(sample(bases, 12, replace = T), collapse =?"") DNA ## [1] "GCAGCGCATATG" substring(DNA,?seq(1, 10, by = 3),?seq(3, 12, by = 3)) ## [1] "GCA" "GCG" "CAT" "ATG"

用regexpr、gregexpr或regexec函數(shù)獲得位置信息后再進(jìn)行字符串提取的操作可以自己試試看。

8?其他：

8.1?strtrim函數(shù)

用于將字符串修剪到特定的顯示寬度，其用法為strtrim(x, width)，返回字符串向量的長度等于x的長度。因?yàn)槭恰靶藜簟?#xff0c;所以只能去掉多余的字符不能增加其他額外的字符：如果字符串本身的長度小于 width，得到的是原字符串，別指望它會用空格或其他什么字符補(bǔ)齊：

strtrim(c("abcdef",?"abcdef",?"abcdef"),?c(1, 5, 10)) ## [1] "a" "abcde" "abcdef" strtrim(c(1, 123, 1234567), 4) ## [1] "1" "123" "1234"

8.2?strwrap函數(shù)

該函數(shù)把一個(gè)字符串當(dāng)成一個(gè)段落的文字（不管字符串中是否有換行符），按照段落的格式（縮進(jìn)和長度）和斷字方式進(jìn)行分行，每一行是結(jié)果中的一個(gè)字符串。例如：

str1 <-?"Each character string?in?the input is first split into?paragraphs\n(or lines containing whitespace only). The paragraphs are then\nformatted by breaking lines at word boundaries. The target\ncolumns?for?wrapping lines and the indentation of the first and\nall subsequent lines of a paragraph can be controlled\nindependently."str2 <-?rep(str1, 2)?strwrap(str2, width = 80, indent = 2) ## [1] " Each character string in the input is first split into paragraphs (or lines"?
## [2] "containing whitespace only). The paragraphs are then formatted by breaking"
?## [3] "lines at word boundaries. The target columns for wrapping lines and the"?
## [4] "indentation of the first and all subsequent lines of a paragraph can be"?
## [5] "controlled independently."?
## [6] " Each character string in the input is first split into paragraphs (or lines"?
## [7] "containing whitespace only). The paragraphs are then formatted by breaking"?
## [8] "lines at word boundaries. The target columns for wrapping lines and the"?
## [9] "indentation of the first and all subsequent lines of a paragraph can be"?
## [10] "controlled independently."

simplify參數(shù)用于指定結(jié)果的返回樣式，默認(rèn)為TRUE，即結(jié)果中所有的字符串都按順序放在一個(gè)字符串向量中（如上）；如果為FALSE，那么結(jié)果將是列表。另外一個(gè)參數(shù)exdent用于指定除第一行以外的行縮進(jìn)：

strwrap(str1, width = 80, indent = 0, exdent = 2) ## [1] "Each character string in the input is first split into paragraphs (or lines"
?## [2] " containing whitespace only). The paragraphs are then formatted by breaking"
?## [3] " lines at word boundaries. The target columns for wrapping lines and the"?
## [4] " indentation of the first and all subsequent lines of a paragraph can be"?
## [5] " controlled independently."

8.3?match和charmatch

match("xx",?c("abc",?"xx",?"xxx",?"xx")) ## [1] 2 match(2,?c(3, 1, 2, 4)) ## [1] 3 charmatch("xx",?"xx") ## [1] 1 charmatch("xx",?"xxa") ## [1] 1 charmatch("xx",?"axx") ## [1] NA

match按向量進(jìn)行運(yùn)算，返回第一次匹配的元素的位置（如果有），非字符向量也可用。charmatch函數(shù)真坑爹。其他不看了，其實(shí)有正則表達(dá)式就足夠。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Yiutto/articles/4862361.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R语言：文本（字符串）处理与正则表达式的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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