stringr

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"."을 (를) 포함하는 사용자 이름을 어떻게 유지합니까? stringR 함수를 사용할 때?

나는 인 그램 사용자의 사용자 이름을 분리 할 수 있기를 원하며, @ 기호를 사용하여 페이지 소스에서 사용자를 식별합니다. 내 문제는 사용자의 이름에.가 포함되어 있으면 내 코드가 그로부터 모든 것을 제거하여 불완전한 사용자 이름을 부여한다는 것입니다. 내가 필요한 것은 전체 사용자 이름입니다. 즉, 빈 공간이 발생할 때까지 모든 사용자 이름을 유지해야

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dplyr/tidyr 접근을 사용하여 문자열과 그 위치를 추출

입력 데이터 프레임에는 3 개의 id 열과 하나의 raw_text가 있습니다. u_id는 사용자에 해당하고 doc_id는 특정 사용자의 문서에 해당하고 sentence id는 사용자 문서의 문장에 해당합니다. df <- data.frame(u_id=c(1,1,1,1,1,2,2,2), doc_id=c(1,1,1,2,2,1,1,2),

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잘못 정의 된 사용자 입력 데이터에서 여러 문자열 추출하기

열 (user_entry)의 항목이 다른 형식이고 행당 둘 이상의 인스턴스를 포함 할 수있는 데이터에서 조회 테이블을 만들려고합니다. # create example dataframe. id <- c(1111,1112,1113,1114) user_entry <- c("999/1001","1002;1003","999/1004\n999/1005","99910

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Word 문자열 일치

나는 사람들의 이름 인 두 개의 열이있는 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 아래의 코드로 테이블을 생성합니다 names.1=c('Ron ven goh','Phil Mick' , 'Rohan Aggarwal','John Deo Lin') names.2=c('Rob ven goh','kitty Mol','Tejas Aggarwal','Jorge Mol Lin

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Sys.getenv()에서 이중 슬래시 제거

R에서 환경 변수에 올바른 파일 경로가 있음을 알 수 있습니다. > Sys.getenv() ... TEMP C:\Users\username\AppData\Local\Temp\1 TMP C:\Users\username\AppData\Local\Temp\1 USERPROFILE C:\Users\username ... 그러나

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stringr :: str_view() 및 tidyr :: extract() 정규 표현식의 차이점은 무엇입니까?

tidyr :: extract()가있는 테이블에서 여러 key : value 쌍이있는 열을 추출하려고합니다. 내 정규 표현식을 stringr :: str_view()로 미세 조정했지만 예기치 않은 동작이 발생합니다. tidyr :: extract()가 stringr :: str_view()와 다른 문자열과 일치하는 것 같습니다. tidyr :: extrac

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regex를 사용하여 대소 문자를 바꾸는 경우 예기치 않은 결과가 발생했습니다.

정규식과 stringr 패키지를 사용하여 문자의 대/소문자를 바꾸려고하는데, 궁금한 결과가 있습니다. 나는 같은 결과 (첫 번째 문자를 대문자)를 제공하기 위해 다음 두 표현식을 기대하지만, 단지 grep 기능은 예상 된 결과 제공 : > str_replace("will", "(^\\w)", regex("\\U\\1")) [1] "1ill" > gsub

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알파벳 변환 - 라틴계 키릴 문자

키릴 문자로 쓰여진 성함 및 성씨 목록이 있습니다. head(text, n = 20) unique(clients$RODITEL) 1 <NA> 2 ЃОРЃИ 3 ALEKSANDAR 4 000000000000 5 ТР4АЈЧЕ 6 0 7 HHHHHHH 8 0000000 9

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문자열의 첫 번째 단어를 얻는 중

벡터에서 첫 번째 문자열을 추출하고 싶습니다. 예를 들어, y<- c('london/hilss', 'newyork/hills', 'paris/jjk') 나는 기호 "/"즉, 이 location london newyork paris

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단어의 그룹과 일치하고 공백으로 나뉘는 정규 표현식

단어 그룹이 일치하지 않으면 공백으로 정규식을 분할합니다. 단어 그룹이 일치하면 그대로 유지하십시오. text <- c('considerate and helpful','not bad at all','this is helpful') pattern <- c('considerate and helpful','not bad') 출력 : , 배려와 모두에서, 나