我没有reprex,但是我的数据存储在一个csv文件中
library(readr)
bzh_sites <- read_csv("site.csv")
我想根据字符匹配对行进行计数(列自然)
pattern<-c("allée|aqueduc|architecture|atelier|bas|carrière|caveau|chapelle|château|chemin|cimetière|coffre|dépôt|dolmen|eau|église|enceinte|enclos|éperon|espace|exploitation|fanum|ferme|funéraire|groupe|habitat|maison|manoir|menhir|monastère|motte|nécropole|occupation|organisation|parcellaire|pêcherie|prieuré|production|rue|sépulture|stèle|thermes|traitement|tumulus|villa")
test2 <- bzh_sites %>%
drop_na(NATURE) %>%
group_by(NATURE = str_match( NATURE, pattern )) %>%
summarise(n = n())
给我:
NATURE n
1 allée 176
2 aqueduc 73
3 architecture 68
4 atelier 200
和另一个具有相同数据的测试(自然)
pattern <- c("allée|aqueduc|architecture|atelier")
test2 <- bzh_sites %>%
drop_na(NATURE) %>%
group_by(NATURE = str_match( NATURE, pattern )) %>%
summarise(n = n())
给我:
NATURE n
1 allée 178
2 aqueduc 74
3 architecture 79
4 atelier 248
我不知道计数的区别。
我试图找出第一组(即"allée"
)之间的差异。这是我发现的:
library(stringr)
pattern1<-c("allée|aqueduc|architecture|atelier|bas|carrière|caveau|chapelle|château|chemin|cimetière|coffre|dépôt|dolmen|eau|église|enceinte|enclos|éperon|espace|exploitation|fanum|ferme|funéraire|groupe|habitat|maison|manoir|menhir|monastère|motte|nécropole|occupation|organisation|parcellaire|pêcherie|prieuré|production|rue|sépulture|stèle|thermes|traitement|tumulus|villa")
#Get indices where 'allée' is found using pattern1
ind1 <- which(str_match(bzh_sites$NATURE, pattern1 )[, 1] == 'allée')
pattern2 <- c("allée|aqueduc|architecture|atelier")
#Get indices where 'allée' is found using pattern1
ind2 <- which(str_match(bzh_sites$NATURE, pattern2)[, 1] == 'allée')
#Indices which are present in ind2 but absent in ind1
setdiff(ind2, ind1)
#[1] 3093 10400
#Get corresponding text
temp <- bzh_sites$NATURE[setdiff(ind2, ind1)]
temp
#[1] "dolmen allée couverte" "coffre funéraire allée couverte"
[当我们在pattern1
上使用pattern2
和temp
时会发生什么
str_match(temp, pattern1)
# [,1]
#[1,] "dolmen"
#[2,] "coffre"
str_match(temp, pattern2)
# [,1]
#[1,] "allée"
#[2,] "allée"
如我们使用pattern1
所见,某些值被分类在另一组中,因为它们首先出现在字符串中,因此我们不匹配。
对于其他组中的不匹配,可以给出类似的解释。
[str_match
仅返回第一个匹配项,要获得模式中的所有匹配项,我们可以使用str_match_all
table(unlist(str_match_all(bzh_sites$NATURE, pattern1)))
# allée aqueduc architecture atelier bas
# 178 76 79 252 62
# carrière caveau chapelle château chemin
# 46 35 226 205 350
# cimetière coffre dépôt dolmen eau
# 275 155 450 542 114
# église enceinte enclos éperon space
# 360 655 338 114 102
#exploitation fanum ferme funéraire groups
# 1856 38 196 1256 295
# habitat maison manoir menhir monastère
# 1154 65 161 1036 31
# motte nécropole occupation organisation parcellaire
# 566 312 5152 50 492
# pêcherie prieuré production rue sépulture
# 69 66 334 44 152
# stèle thermes traitement tumulus villa
# 651 50 119 1232 225