如何计算给定字符在一列字符串的每一行中出现的次数？
Posted
技术标签:
【中文标题】如何计算给定字符在一列字符串的每一行中出现的次数？【英文标题】：How to calculate the number of occurrence of a given character in each row of a column of strings? 【发布时间】：2012-09-14 15:17:55 【问题描述】：我有一个 data.frame，其中某些变量包含一个文本字符串。我希望计算每个字符串中给定字符的出现次数。
例子：
q.data<-data.frame(number=1:3, string=c("greatgreat", "magic", "not"))
我希望为 q.data 创建一个新列，其中包含字符串中“a”的出现次数（即 c(2,1,0)）。
我管理过的唯一复杂的方法是：
string.counter<-function(strings, pattern)
counts<-NULL
for(i in 1:length(strings))
counts[i]<-length(attr(gregexpr(pattern,strings[i])[[1]], "match.length")[attr(gregexpr(pattern,strings[i])[[1]], "match.length")>0])
return(counts)
string.counter(strings=q.data$string, pattern="a")
number string number.of.a
1 1 greatgreat 2
2 2 magic 1
3 3 not 0
【问题讨论】：
【参考方案1】：stringr 包提供了str_count 函数，它似乎可以做你感兴趣的事情
# Load your example data
q.data<-data.frame(number=1:3, string=c("greatgreat", "magic", "not"), stringsAsFactors = F)
library(stringr)
# Count the number of 'a's in each element of string
q.data$number.of.a <- str_count(q.data$string, "a")
q.data
# number string number.of.a
#1 1 greatgreat 2
#2 2 magic 1
#3 3 not 0
【讨论】：
你的速度要快得多，尽管它确实需要一个 as.character() 围绕主要参数才能成功解决所提出的问题。 @DWin - 没错，但我通过在定义数据框时添加stringsAsFactors = FALSE 避免了这个问题。
对不起，我不清楚。我实际上是在回复 tim riffe 并告诉他他的函数在所提出的问题上出现了错误。他可能使用了你对问题的重新定义，但他没有这么说。
是的，我也这样做了，stringsAsFactors=TRUE 在我的 comp 上，但没有提到这个
在因子中搜索字符串会起作用，即 str_count(d$factor_column,'A') 但反之则不行【参考方案2】：
如果你不想离开基础 R，这里有一个相当简洁和富有表现力的可能性：
x <- q.data$string
lengths(regmatches(x, gregexpr("a", x)))
# [1] 2 1 0
【讨论】：
好吧——也许只有在您同时使用regmatches 和gregexpr 几次后才会觉得富有表现力，但这个组合足够强大，我认为它值得一个插件。
regmatches 相对较新。它是在 2.14 中引入的。
我认为您不需要 regmatches 位。函数 gregexpr 返回一个列表，其中包含 x 的每个元素的匹配项的索引。
@savagent -- 你介意分享你用来计算每个字符串中匹配数的代码吗？
抱歉，我忘记了 -1。它仅在每行至少有一个匹配项 sapply(gregexpr("g", q.data$string), length) 时才有效。【参考方案3】：
nchar(as.character(q.data$string)) -nchar( gsub("a", "", q.data$string))
[1] 2 1 0
请注意，在传递给 nchar 之前，我将因子变量强制转换为字符。正则表达式函数似乎在内部执行此操作。
这是基准测试结果（测试规模扩大到 3000 行）
q.data<-q.data[rep(1:NROW(q.data), 1000),]
str(q.data)
'data.frame': 3000 obs. of 3 variables:
$ number : int 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ string : Factor w/ 3 levels "greatgreat","magic",..: 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ number.of.a: int 2 1 0 2 1 0 2 1 0 2 ...
benchmark( Dason = q.data$number.of.a <- str_count(as.character(q.data$string), "a") ,
Tim = resT <- sapply(as.character(q.data$string), function(x, letter = "a")
sum(unlist(strsplit(x, split = "")) == letter) ) ,
DWin = resW <- nchar(as.character(q.data$string)) -nchar( gsub("a", "", q.data$string)),
Josh = x <- sapply(regmatches(q.data$string, gregexpr("g",q.data$string )), length), replications=100)
#-----------------------
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1 Dason 100 4.173 9.959427 2.985 1.204 0 0
3 DWin 100 0.419 1.000000 0.417 0.003 0 0
4 Josh 100 18.635 44.474940 17.883 0.827 0 0
2 Tim 100 3.705 8.842482 3.646 0.072 0 0
【讨论】：
这是答案中最快的解决方案，但通过将可选的fixed=TRUE 传递给gsub，您的基准测试速度提高了约 30%。在某些情况下，fixed=TRUE 将是必需的（即，当您要计算的字符可能被解释为正则表达式断言时，例如.）。【参考方案4】：
stringi 包提供了stri_count 和stri_count_fixed 非常快的函数。
stringi::stri_count(q.data$string, fixed = "a")
# [1] 2 1 0
基准测试
与@42-'s answer 和equivalent function from the stringr package 的最快方法相比，对于具有 30.000 个元素的向量。
library(microbenchmark)
benchmark <- microbenchmark(
stringi = stringi::stri_count(test.data$string, fixed = "a"),
baseR = nchar(test.data$string) - nchar(gsub("a", "", test.data$string, fixed = TRUE)),
stringr = str_count(test.data$string, "a")
)
autoplot(benchmark)
数据
q.data <- data.frame(number=1:3, string=c("greatgreat", "magic", "not"), stringsAsFactors = FALSE)
test.data <- q.data[rep(1:NROW(q.data), 10000),]
【讨论】：
【参考方案5】：另一个不错的选择，使用 charToRaw：
sum(charToRaw("abc.d.aa") == charToRaw('.'))
【讨论】：
【参考方案6】：https://***.com/a/12430764/589165 的变体是
> nchar(gsub("[^a]", "", q.data$string))
[1] 2 1 0
【讨论】：
【参考方案7】：我相信有人可以做得更好，但这很管用：
sapply(as.character(q.data$string), function(x, letter = "a")
sum(unlist(strsplit(x, split = "")) == letter)
)
greatgreat magic not
2 1 0
或在函数中：
countLetter <- function(charvec, letter)
sapply(charvec, function(x, letter)
sum(unlist(strsplit(x, split = "")) == letter)
, letter = letter)
countLetter(as.character(q.data$string),"a")
【讨论】：
我似乎收到了第一个错误...第二个...（试图对所有这些进行基准测试。）【参考方案8】：你可以只使用字符串除法
require(roperators)
my_strings <- c('apple', banana', 'pear', 'melon')
my_strings %s/% 'a'
这将为您提供 1、3、1、0。您还可以将字符串除法与正则表达式和整个单词一起使用。
【讨论】：
【参考方案9】：恕我直言，最简单和最干净的方法是：
q.data$number.of.a <- lengths(gregexpr('a', q.data$string))
# number string number.of.a`
#1 1 greatgreat 2`
#2 2 magic 1`
#3 3 not 0`
【讨论】：
这是怎么做的？对我来说，lengths(gregexpr('a', q.data$string)) 返回 2 1 1，而不是 2 1 0。【参考方案10】：
以下问题已移至此处，但此页面似乎并未直接回答 Farah El 的问题。 How to find number 1s in 101 in R
所以，我会在这里写一个答案，以防万一。
library(magrittr)
n %>% # n is a number you'd like to inspect
as.character() %>%
str_count(pattern = "1")
https://***.com/users/8931457/farah-el
【讨论】：
【参考方案11】：另一个base R 选项可能是：
lengths(lapply(q.data$string, grepRaw, pattern = "a", all = TRUE, fixed = TRUE))
[1] 2 1 0
【讨论】：
【参考方案12】：下一个表达式完成这项工作，也适用于符号，而不仅仅是字母。
表达式的作用如下：
1：它在数据帧 q.data 的列上使用 lapply 来迭代第 2 列的行 ("lapply(q.data[,2],")，
2：它适用于第 2 列的每一行一个函数“function(x)sum('a' == strsplit(as.character(x), '')[[1]])”。 该函数获取第 2 列 (x) 的每一行值，转换为字符（例如，如果它是一个因素），并在每个字符上拆分字符串（“strsplit(as.character(x), ' '）”）。因此，我们有一个向量，其中包含第 2 列每一行的字符串值的每个字符。
3：将向量的每个向量值与要计数的所需字符进行比较，在本例中为“a”（“'a' ==”）。此操作将返回 True 和 False 值“c(True,False,True,....)”的向量，当向量中的值与要计数的所需字符匹配时为 True。
4：字符“a”出现在行中的总次数计算为向量“sum(....)”中所有“真”值的总和。
5：然后应用“unlist”函数解包“lapply”函数的结果并将其分配给数据帧中的新列（“q.data$number.of.a
q.data$number.of.a<-unlist(lapply(q.data[,2],function(x)sum('a' == strsplit(as.character(x), '')[[1]])))
>q.data
# number string number.of.a
#1 greatgreat 2
#2 magic 1
#3 not 0
【讨论】：
如果能解释一下它的作用，你的答案会好很多，尤其是对于新用户，因为它不是一个简单表达式。 感谢@Khaine775 的评论，我很抱歉缺少对帖子的描述。我已经编辑了帖子并添加了一些 cmets 以便更好地描述它的工作原理。【参考方案13】：s <- "aababacababaaathhhhhslsls jsjsjjsaa ghhaalll"
p <- "a"
s2 <- gsub(p,"",s)
numOcc <- nchar(s) - nchar(s2)
可能不是有效的，但可以解决我的目的。
【讨论】：
以上是关于如何计算给定字符在一列字符串的每一行中出现的次数？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
excel如何计算一行excel单元格中相同字符字母出现次数