我在data.frame中遇到了前导和尾随空格的麻烦。例如，我想基于某种条件来看看row中的特定data.frame：
> myDummy[myDummy$country == c("Austria"),c(1,2,3:7,19)]
[1] codeHelper country dummyLI dummyLMI dummyUMI
[6] dummyHInonOECD dummyHIOECD dummyOECD
<0 rows> (or 0-length row.names)
我想知道为什么我没有得到预期的产量，因为奥地利国家显然存在于我的data.frame。在查看我的代码历史并试图弄清楚出了什么问题后，我尝试了：
> myDummy[myDummy$country == c("Austria "),c(1,2,3:7,19)]
codeHelper country dummyLI dummyLMI dummyUMI dummyHInonOECD dummyHIOECD
18 AUT Austria 0 0 0 0 1
dummyOECD
18 1
我在命令中改变的是奥地利之后的另一个空格。
显然会出现更烦人的问题。例如，当我想根据国家/地区列合并两个帧时。一个data.frame使用"Austria "，而另一个框架有"Austria"。匹配不起作用。
到目前为止，我曾经写过一个简单的Perl脚本，它删除了空格，但如果我可以在R里面以某种方式做到这一点会很好。
可能最好的方法是在读取数据文件时处理尾随空格。如果你使用qazxsw poi或qazxsw poi你可以设置参数qazxsw poi。
如果您想在之后清理字符串，可以使用以下函数之一：
read.csv要在read.table上使用以下功能之一：
strip.white=TRUE要“显示”您可以使用的空白：
# returns string w/o leading whitespace
trim.leading <- function (x) sub("^\\s+", "", x)
# returns string w/o trailing whitespace
trim.trailing <- function (x) sub("\\s+$", "", x)
# returns string w/o leading or trailing whitespace
trim <- function (x) gsub("^\\s+|\\s+$", "", x)
它将显示由引号（“）包围的字符串，使空格更容易被发现。
我创建了一个> a <- " a string with lots of starting, inter mediate and trailing whitespace "
函数来修剪前导和/或尾随空格：
split为了说明，
> strsplit(a, split=" +")
[[1]]
[1] "" "a" "string" "with" "lots"
[6] "of" "starting," "inter" "mediate" "and"
[11] "trailing" "whitespace"
最好的方法是trimws（）
以下代码将此函数应用于整个数据帧
mydataframe < - data.frame（lapply（mydataframe，trimws），stringsAsFactors = FALSE）
我试过trim（）。适用于空白区域和'\ n'。 x ='\ n哈登，J。\ n'
修剪（x）的
trim.strings ()在此之后，你需要强制R不要将“奥地利”识别为一个级别。让我们假装你也有“美国”和“西班牙”作为关卡：
# Arguments: x - character vector
# side - side(s) on which to remove whitespace
# default : "both"
# possible values: c("both", "leading", "trailing")
trim.strings <- function(x, side = "both") {
if (is.na(match(side, c("both", "leading", "trailing")))) {
side <- "both"
}
if (side == "leading") {
sub("^\\s+", "", x)
} else {
if (side == "trailing") {
sub("\\s+$", "", x)
} else gsub("^\\s+|\\s+$", "", x)
}
}
比最高投票反应少一点恐吓，但它应该仍然有效。
从R 3.2.0开始，引入了一个用于删除前导/尾随空格的新函数：
myDummy$country见： myDummy$country <- trim(myDummy$country)
要操作空格，请在stringr包中使用str_trim（）。该软件包的手册日期为2013年2月15日，并且在CRAN中。该函数还可以处理字符串向量。
paste(myDummy$country)
（学分归于评论者：R。Cotton）
ad1）要查看空格，您可以使用修改后的参数直接调用install.packages("stringr", dependencies=TRUE)
require(stringr)
example(str_trim)
d4$clean2<-str_trim(d4$V2)
：
trim <- function( x ) {
gsub("(^[[:space:]]+|[[:space:]]+$)", "", x)
}
另请参阅> text = " foo bar baz 3 "
> trim(text)
[1] "foo bar baz 3"
了解其他选项。
使用grep或grepl查找带有空格和子的观察结果以消除它们。
print.data.frame我更愿意将答案作为评论添加到user56，但却无法写作独立答案。删除前导和尾随空白也可以通过gdata包中的trim（）函数来实现：
print(head(iris), quote=TRUE)
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
# 1 "5.1" "3.5" "1.4" "0.2" "setosa"
# 2 "4.9" "3.0" "1.4" "0.2" "setosa"
# 3 "4.7" "3.2" "1.3" "0.2" "setosa"
# 4 "4.6" "3.1" "1.5" "0.2" "setosa"
# 5 "5.0" "3.6" "1.4" "0.2" "setosa"
# 6 "5.4" "3.9" "1.7" "0.4" "setosa"
用法示例：
?print.data.frame另一种选择是使用names<-c("Ganga Din\t","Shyam Lal","Bulbul ")
grep("[[:space:]]+$",names)
[1] 1 3
grepl("[[:space:]]+$",names)
[1] TRUE FALSE TRUE
sub("[[:space:]]+$","",names)
[1] "Ganga Din" "Shyam Lal" "Bulbul"
包中的require(gdata)
example(trim)
函数，该函数默认为删除前导和尾随空格：
> trim(" Remove leading and trailing blanks ")
[1] "Remove leading and trailing blanks"
要仅删除前导空格，请使用stri_trim。要仅删除尾随空格，请使用stringi。如果要删除其他前导或尾随字符，则必须使用> x <- c(" leading space","trailing space ")
> stri_trim(x)
[1] "leading space" "trailing space"
指定。
有关更多信息，请参阅stri_trim_left。
如果输入之间有多个空格，则会出现另一个相关问题：
stri_trim_right然后，您可以使用正则表达式将此字符串轻松拆分为“真实”标记到pattern =参数：
?stri_trim请注意，如果在（非空）字符串的开头存在匹配项，则输出的第一个元素为“”“，但如果字符串末尾存在匹配项，则输出结果与随着比赛被删除。