R中的正则表达式：匹配所有内容，但不匹配“某些字符串”[重复]

Posted 2023-03-12

【中文标题】R中的正则表达式：匹配所有内容，但不匹配“某些字符串”[重复]

【英文标题】：Regex in R: match everything but not "some string" [duplicate]

【发布时间】：2013-07-01 11:06:44

【问题描述】：

另一个问题的答案解释how to match a string not containing a word。

问题（对我来说）是给出的解决方案在 R 中不起作用。

我经常从现有向量创建一个data.frame() 并想清理我的工作区。例如，如果我的工作区包含：

> ls()
[1] "A"   "B"   "dat" "V"
>

而我只想保留dat，我必须使用以下命令对其进行清理：

> rm(list=ls(pattern="A"))
> rm(list=ls(pattern="B"))
> rm(list=ls(pattern="V"))
> ls()
[1] "dat"
> 

（其中A、B和V只是my.first.vector等大量复杂名称的示例，这些名称不易与rm(list=ls(pattern="[ABV]"))匹配）。

告诉rm() 删除除dat 之外的所有内容是最方便的（对我而言），但问题是链接问答中给出的解决方案不起作用：

> rm(list=ls(pattern="^((?!dat).)*$"))
Error in grep(pattern, all.names, value = TRUE) : 
  invalid regular expression '^((?!dat).)*$', reason 'Invalid regexp'
> 

那么 如何 我如何匹配 R 中除了 dat 之外的所有内容？

【问题讨论】：

你试过rm(list=ls()[ls()!="dat"])吗？

@Ferdinand.kraft 谢谢！没想到索引ls()返回的对象。

重复How can I remove all objects but one from the workspace in R?

【参考方案1】：

这将删除除 dat 之外的所有对象。 （如果要删除名称也以点开头的对象，请使用 ls 参数 all.names = TRUE。）

rm( list = setdiff( ls(), "dat" ) )

将"dat" 替换为名称向量，例如c("dat", "some.other.object")，如果要保留多个对象；或者，如果多个对象都可以通过正则表达式轻松匹配，请尝试类似这样的操作，删除名称不以 "dat" 开头的所有对象：

rm( list = setdiff( ls(), ls( pattern = "^dat" ) ) )

另一种方法是保存数据save("dat", file = "dat.RData")，退出R，启动新的R会话并加载数据1oad("dat.RData")。另请注意 this method 重启 R.

【讨论】：

我不想退出 R 只是为了清理我的工作空间。

@what，就我个人而言，我尽量不使用rm，而是更喜欢开始一个干净的 R 会话。如果您以可重现的方式编写软件，那么只需重新运行脚本即可。

是的，但是我的一些脚本会加载大量数据（来自 URL 或 Excel 工作簿），或者写入大量文件，并且执行需要几秒钟。此外，我喜欢您添加矢量的解决方案所提供的灵活性，因为它允许我删除创建 data.frame() 时留下的所有内容，并保留我一直保持的其他所有内容，而那些“剩菜”在退出R后会丢失，或者我也必须保存它们，这可能会使整个过程有点麻烦。

【参考方案2】：

Negative look-around 需要 R 中的 perl=TRUE 参数。因此，您将无法直接将 ls(pattern = ...) 与该正则表达式一起使用。或者你可以这样做：

rm(list = grep("^((?!dat).)*$", ls(), perl=TRUE, value=TRUE))

如果您正在寻找不精确的匹配项。如果您正在寻找完全匹配，您应该按照 Ferdinand 的评论进行操作：

rm(list=ls()[ls() != "dat"])

【讨论】：

第一句似乎忽略了 R grep 函数具有反转参数的事实：rm(list=grep("dat", ls(), value=TRUE, invert=TRUE))。这将保留名称中包含“dat”的任何名称，或者如果您想减少包容性，可以使用“^dat$”模式。 （我认为需要更有选择性，只删除非功能。）

@DWin，非常正确。我只是采用他的正则表达式并展示如何在 R 中做到这一点。我没有努力制定正则表达式。