Podziel kolumnę łańcucha ramki danych na wiele kolumn

Inną opcją jest użycie nowego pakietu tidyr.

library(dplyr)
library(tidyr)

before <- data.frame(
  attr = c(1, 30 ,4 ,6 ), 
  type = c('foo_and_bar', 'foo_and_bar_2')
)

before %>%
  separate(type, c("foo", "bar"), "_and_")

##   attr foo   bar
## 1    1 foo   bar
## 2   30 foo bar_2
## 3    4 foo   bar
## 4    6 foo bar_2

5 lat później dodanie obowiązkowego rozwiązania data.table

library(data.table) ## v 1.9.6+ 
setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_")]
before
#    attr          type type1 type2
# 1:    1   foo_and_bar   foo   bar
# 2:   30 foo_and_bar_2   foo bar_2
# 3:    4   foo_and_bar   foo   bar
# 4:    6 foo_and_bar_2   foo bar_2

Możemy również upewnić się, że wynikowe kolumny będą miały poprawne typy i poprawią wydajność poprzez dodanie argumentów type.convert i fixed (ponieważ "_and_" tak naprawdę nie jest regex)

setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_", type.convert = TRUE, fixed = TRUE)]

Yet another approach: use rbind on out:

before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))  
out <- strsplit(as.character(before$type),'_and_') 
do.call(rbind, out)

     [,1]  [,2]   
[1,] "foo" "bar"  
[2,] "foo" "bar_2"
[3,] "foo" "bar"  
[4,] "foo" "bar_2"

I połączyć:

data.frame(before$attr, do.call(rbind, out))

Zauważ, że sapply z " ["Może być użyty do wyodrębnienia pierwszego lub drugiego elementu z tych list tak:

before$type_1 <- sapply(strsplit(as.character(before$type),'_and_'), "[", 1)
before$type_2 <- sapply(strsplit(as.character(before$type),'_and_'), "[", 2)
before$type <- NULL

A oto metoda gsub:

before$type_1 <- gsub("_and_.+$", "", before$type)
before$type_2 <- gsub("^.+_and_", "", before$type)
before$type <- NULL

Oto jedna linijka wzdłuż tych samych linii co rozwiązanie aniko, ale przy użyciu pakietu stringr Hadleya:

do.call(rbind, str_split(before$type, '_and_'))

Aby dodać do opcji, możesz również użyć mojej splitstackshape::cSplit funkcji w ten sposób:

library(splitstackshape)
cSplit(before, "type", "_and_")
#    attr type_1 type_2
# 1:    1    foo    bar
# 2:   30    foo  bar_2
# 3:    4    foo    bar
# 4:    6    foo  bar_2

Łatwym sposobem jest użycie sapply() i [ funkcji:

before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
out <- strsplit(as.character(before$type),'_and_')

Na przykład:

> data.frame(t(sapply(out, `[`)))
   X1    X2
1 foo   bar
2 foo bar_2
3 foo   bar
4 foo bar_2

sapply()'wynikiem S jest matryca i wymaga przetransponowania i oddania z powrotem do ramki danych. Jest to wtedy kilka prostych manipulacji, które dają pożądany wynik:

after <- with(before, data.frame(attr = attr))
after <- cbind(after, data.frame(t(sapply(out, `[`))))
names(after)[2:3] <- paste("type", 1:2, sep = "_")

W tym momencie, after jest to, czego chciałeś

> after
  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2

Tutaj jest baza r jeden liner, który pokrywa się z wieloma wcześniejszymi rozwiązaniami, ale zwraca dane.ramka z odpowiednimi nazwami.

out <- setNames(data.frame(before$attr,
                  do.call(rbind, strsplit(as.character(before$type),
                                          split="_and_"))),
                  c("attr", paste0("type_", 1:2)))
out
  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2

Używa strsplit do rozbicia zmiennej i data.frame z do.call/rbind aby umieścić dane z powrotem w danych.rama. Dodatkowym ulepszeniem przyrostowym jest użycie setNames do dodania nazw zmiennych do danych.rama.

Temat jest prawie wyczerpany, chciałbym jednak zaoferować rozwiązanie nieco bardziej ogólnej wersji, w której nie znasz liczby kolumn wyjściowych, a priori. Więc na przykład masz

before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2', 'foo_and_bar_2_and_bar_3', 'foo_and_bar'))
  attr                    type
1    1             foo_and_bar
2   30           foo_and_bar_2
3    4 foo_and_bar_2_and_bar_3
4    6             foo_and_bar

Nie możemy użyć dplyr separate(), ponieważ nie znamy liczby kolumn wynikowych przed podzieleniem, więc stworzyłem funkcję, która używa stringr do dzielenia kolumny, biorąc pod uwagę wzór i prefiks nazwy dla generowanych kolumn. Mam nadzieję, że zastosowane wzorce kodowania są zgadza się.

split_into_multiple <- function(column, pattern = ", ", into_prefix){
  cols <- str_split_fixed(column, pattern, n = Inf)
  # Sub out the ""'s returned by filling the matrix to the right, with NAs which are useful
  cols[which(cols == "")] <- NA
  cols <- as.tibble(cols)
  # name the 'cols' tibble as 'into_prefix_1', 'into_prefix_2', ..., 'into_prefix_m' 
  # where m = # columns of 'cols'
  m <- dim(cols)[2]

  names(cols) <- paste(into_prefix, 1:m, sep = "_")
  return(cols)
}

Możemy następnie użyć split_into_multiple w rurze dplyr w następujący sposób:

after <- before %>% 
  bind_cols(split_into_multiple(.$type, "_and_", "type")) %>% 
  # selecting those that start with 'type_' will remove the original 'type' column
  select(attr, starts_with("type_"))

>after
  attr type_1 type_2 type_3
1    1    foo    bar   <NA>
2   30    foo  bar_2   <NA>
3    4    foo  bar_2  bar_3
4    6    foo    bar   <NA>

A potem możemy użyć gather do posprzątania...

after %>% 
  gather(key, val, -attr, na.rm = T)

   attr    key   val
1     1 type_1   foo
2    30 type_1   foo
3     4 type_1   foo
4     6 type_1   foo
5     1 type_2   bar
6    30 type_2 bar_2
7     4 type_2 bar_2
8     6 type_2   bar
11    4 type_3 bar_3

Innym podejściem, jeśli chcesz trzymać się strsplit(), jest użycie polecenia unlist(). Oto rozwiązanie w tym zakresie.

tmp <- matrix(unlist(strsplit(as.character(before$type), '_and_')), ncol=2,
   byrow=TRUE)
after <- cbind(before$attr, as.data.frame(tmp))
names(after) <- c("attr", "type_1", "type_2")

Od wersji R 3.4.0 można używać strcapture()z pakietu utils (dołączonego do instalacji base r), wiążąc wyjście z drugą kolumną(kolumnami).

out <- strcapture(
    "(.*)_and_(.*)",
    as.character(before$type),
    data.frame(type_1 = character(), type_2 = character())
)

cbind(before["attr"], out)
#   attr type_1 type_2
# 1    1    foo    bar
# 2   30    foo  bar_2
# 3    4    foo    bar
# 4    6    foo  bar_2

To pytanie jest dość stare, ale dodam rozwiązanie, które uważam za najprostsze w chwili obecnej.

library(reshape2)
before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
newColNames <- c("type1", "type2")
newCols <- colsplit(before$type, "_and_", newColNames)
after <- cbind(before, newCols)
after$type <- NULL
after

Bazowy, ale pewnie powolny:

n <- 1
for(i in strsplit(as.character(before$type),'_and_')){
     before[n, 'type_1'] <- i[[1]]
     before[n, 'type_2'] <- i[[2]]
     n <- n + 1
}

##   attr          type type_1 type_2
## 1    1   foo_and_bar    foo    bar
## 2   30 foo_and_bar_2    foo  bar_2
## 3    4   foo_and_bar    foo    bar
## 4    6 foo_and_bar_2    foo  bar_2

tp <- c("a-c","d-e-f","g-h-i","m-n")

temp = strsplit(as.character(tp),'-')

x=c();
y=c();
z=c();

#tab=data.frame()
#tab= cbind(tab,c(x,y,z))

for(i in 1:length(temp) )
{
  l = length(temp[[i]]);

  if(l==2)
  {
     x=c(x,temp[[i]][1]);
     y=c(y,"NA")
     z=c(z,temp[[i]][2]);

    df= as.data.frame(cbind(x,y,z)) 

  }else
  {
    x=c(x,temp[[i]][1]);
    y=c(y,temp[[i]][2]);
    z=c(z,temp[[i]][3]);

    df= as.data.frame(cbind(x,y,z))
   }
}