stringR包 字符串拼接，对字符串切分 替换 匹配提取 位置提取

paste("D","CMDCB0000013","-1",sep = "") 拼接字符串，可以用于新增列non_json$DNAcode<-paste("D",non_json$Sample,"-1",sep="") ，当然搭配mutate用也一样

 

 

stringR 包对字符串切分 替换 匹配提取 位置提取 如下

str_split(string,pattern,n=Inf,simplify=FALSE) 把字符串拆分为片 。如str_split(c('lsxxx2011@163.com','0511-87208801'), '[@-]')

 

 

 

　　string 输入字符串向量

　　pattern 分隔符，适用正则表达式

　　n 指定切成片的数量

　　simplify 默认FALSE，返回字符向量列表，如果是TRUE,返回字符矩阵。

　　搭配sapply 使用获得向量的前/后缀 如：add<-sapply(str_split(email,'@'),'[',1) 

     　　

str_replace(string,pattern,replacement) 只替换首次满足条件的子字符串

str_replace_all(string,pattern,replacement) 替换掉所有满足条件的字符串, 如 str_replace_all(commadata, ',', ''

string 字符串向量

pattern 待替换的字符串，试用正则表达式

replacement 用来替换的字符串

 

 

匹配提取字符串 str_extract(string,patterm) #只提取首次满足条件的子字符串

　　　　　str_extract_all(string,pattern.simplify=FALSE)  #提取所有满足条件的子字符串。如date<-str_extract_all(s,'[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}')

 

　　　参数

　　　　string 字符串向量 ； 

　　　   pattern 抽取出满足条件的字符串，适用正则表达式

　　　　simplify： 默认Flase,返回列表。　

　　　　

　str_match(string,pattern)和str_match_all(string,pattern) 类似上面两个extract函数,但返回结果不同。如pv<-str_match_all(s,'pv:([0-9]*)')

 

 

 

str_sub(string,start=1L,end=-1L) 按位置提取 如tail4<-str_sub(s,-4)

  string  字符串向量

  start 指定字符串的起始位置

  end  指定字符串的终止位置

  注：start 或end 为负数时，从字符串的最后一个字符串向前查找

　　 

 str_wrap(x,width=0.9*getOption("width"),indent=0,exdent=0,prefix="",simplify=TRUE,initial=prefix) 把输入的字符串按widhth,indent,exdent分行，生成段落

width 指定每一行的宽度

indent 指定段首行的缩进

exdent 指定除首行外的行缩进

prefix  输入字符串作为首行外，其他行的前缀

simplify: 为TRUE时，返回结果是单行的字符向量；为FALSE时，返回list，list每个元素是单行文本的字符向量

 

例子

　

thanks_path <- file.path(R.home("doc"), "THANKS")

thanks <- str_c(readLines(thanks_path), collapse = "\n")

thanks

 

thanks <- word(thanks, 1, 3, fixed("\n\n"))

thanks

 

 cat(str_wrap(thanks, width = 80, indent = 6, exdent = 2), "\n")