R语言字符串处理包stringr
前言
用R语言处理字符串，总觉得很麻烦，即不能用向量的方法进行分割，也不能用循环遍历索引。grep()家族函数常常记不住，paste()函数默认以空格分割，各种不顺手啊！随着使用R语言的场景越来越多，字符串处理是必不可少的。给大家推荐一个由 Hadley Wickham 开发的一个灵活的字符串处理包stringr。
目录
1. stringr介绍
2. stringr安装
3. stringr的API介绍
1. stringr介绍
stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。
字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数，随着时间的积累，已经变得很多地方不一致，不规范的命名，不标准的参数定义，很难看一眼就上手使用。字符串处理在其他语言中都是非常方便的事情，R语言在这方面确实落后了。stringr包就是为了解决这个问题，让字符串处理变得简单易用，提供友好的字符串操作接口。
stringr的项目主页：https://cran.r-project.org/web/packages/stringr/index.html
2. stringr安装
本文所使用的系统环境
- Win10 64bit
- R: 3.2.3 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit
#stringr是在CRAN发布的标准库，安装起来非常简单，2条命令就可以了。
~ R
> install.packages('stringr')
> library(stringr)3. stringr的API介绍
stringr包1.0.0版本，一共提供了30个函数，方便我们对字符串处理。常用的字符串的处理以str_开头来命名，方便更直观理解函数的定义。我们可以根据使用习惯对函数进行分类：
字符串拼接函数
- str_c: 字符串拼接。
- str_join: 字符串拼接，同str_c。
- str_trim: 去掉字符串的空格和TAB(\t)
- str_pad: 补充字符串的长度
- str_dup: 复制字符串
- str_wrap: 控制字符串输出格式
- str_sub: 截取字符串
- str_sub<- 截取字符串，并赋值，同str_sub
字符串计算函数
- str_count: 字符串计数
- str_length: 字符串长度
- str_sort: 字符串值排序
- str_order: 字符串索引排序，规则同str_sort
字符串匹配函数
- str_split: 字符串分割
- str_split_fixed: 字符串分割，同str_split
- str_subset: 返回匹配的字符串
- word: 从文本中提取单词
- str_detect: 检查匹配字符串的字符
- str_match: 从字符串中提取匹配组。
- str_match_all: 从字符串中提取匹配组，同str_match
- str_replace: 字符串替换
- str_replace_all: 字符串替换，同str_replace
- str_replace_na:把NA替换为NA字符串
- str_locate: 找到匹配的字符串的位置。
- str_locate_all: 找到匹配的字符串的位置，同str_locate
- str_extract: 从字符串中提取匹配字符
- str_extract_all: 从字符串中提取匹配字符，同str_extract
字符串变换函数
- str_conv: 字符编码转换
- str_to_upper: 字符串转成大写
- str_to_lower: 字符串转成小写，规则同str_to_upper
- str_to_title: 字符串转成首字母大写，规则同str_to_upper
参数控制函数，仅用于构造功能的参数，不能独立使用。
- boundary: 定义使用边界
- coll: 定义字符串标准排序规则。
- fixed: 定义用于匹配的字符，包括正则表达式中的转义符
- regex: 定义正则表达式
3.1 字符串拼接函数
3.1.1 str_c，字符串拼接操作，与str_join完全相同，与paste()行为不完全一致。
- 函数定义：
str_c(..., sep = "", collapse = NULL)
str_join(..., sep = "", collapse = NULL)- 参数列表：
…: 多参数的输入。
sep: 把多个字符串拼接为一个大的字符串，用于字符串的分割符。
collapse: 把多个向量参数拼接为一个大的字符串，用于字符串的分割符。- 把多个字符串拼接为一个大的字符串。
> str_c('a','b')
[1] "ab"
> str_c('a','b',sep='-')
[1] "a-b"
> str_c(c('a','a1'),c('b','b1'),sep='-')
[1] "a-b" "a1-b1"- 把多个向量参数拼接为一个大的字符串。
> str_c(head(letters), collapse = "")
[1] "abcdef"
> str_c(head(letters), collapse = ", ")
[1] "a, b, c, d, e, f"
# collapse参数，对多个字符串无效
> str_c('a','b',collapse = "-")
[1] "ab"
> str_c(c('a','a1'),c('b','b1'),collapse='-')
[1] "ab-a1b1"
# 如果是向量之间的连接，collapse的作用与sep一样，只不过此时sep无效
> str_c(c(1989,07,17), sep = '-') #使用sep
[1] "1989" "7" "17"
> str_c(c(1989,07,17), collapse = '-') #使用collapse
[1] "1989-7-17"
> str_c('x', c(1:10), ':')
[1] "x1:" "x2:" "x3:" "x4:" "x5:"
[6] "x6:" "x7:" "x8:" "x9:" "x10:"- 拼接有NA值的字符串向量时，NA还是NA
> str_c(c("a", NA, "b"), "-d")
[1] "a-d" NA "b-d"- 对比str_c()函数和paste()函数之间的不同点。
# 多字符串拼接，默认的sep参数行为不一致
> str_c('a','b')
[1] "ab"
> paste('a','b')
[1] "a b"
# 向量拼接字符串，collapse参数的行为一致
> str_c(head(letters), collapse = "")
[1] "abcdef"
> paste(head(letters), collapse = "")
[1] "abcdef"
#拼接有NA值的字符串向量，对NA的处理行为不一致
> str_c(c("a", NA, "b"), "-d")
[1] "a-d" NA "b-d"
> paste(c("a", NA, "b"), "-d")
[1] "a -d" "NA -d" "b -d"3.1.2 str_trim：去掉字符串的空格和TAB(\t)
- 函数定义：
str_trim(string, side = c("both", "left", "right"))- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
side: 过滤方式，both两边都过滤，left左边过滤，right右边过滤- 去掉字符串的空格和TAB(\t)
#只过滤左边的空格
> str_trim(" left space\t\n",side='left')
[1] "left space\t\n"
#只过滤右边的空格
> str_trim(" left space\t\n",side='right')
[1] " left space"
#过滤两边的空格
> str_trim(" left space\t\n",side='both')
[1] "left space"
#过滤两边的空格
> str_trim("\nno space\n\t")
[1] "no space"3.1.3 str_pad：补充字符串的长度
- 函数定义：
str_pad(string, width, side = c("left", "right", "both"), pad = " ")- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
width: 字符串填充后的长度
side: 填充方向，both两边都填充，left左边填充，right右边填充
pad: 用于填充的字符- 补充字符串的长度
# 从左边补充空格，直到字符串长度为20
> str_pad("conan", 20, "left")
[1] " conan"
# 从右边补充空格，直到字符串长度为20
> str_pad("conan", 20, "right")
[1] "conan "
# 从左右两边各补充空格，直到字符串长度为20
> str_pad("conan", 20, "both")
[1] " conan "
# 从左右两边各补充x字符，直到字符串长度为20
> str_pad("conan", 20, "both",'x')
[1] "xxxxxxxconanxxxxxxxx"3.1.4 str_dup: 复制字符串
- 函数定义：
str_dup(string, times)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
times: 复制数量- 复制一个字符串向量
> val <- c("abca4", 123, "cba2")
# 复制2次
> str_dup(val, 2)
[1] "abca4abca4" "123123" "cba2cba2"
# 按位置复制
> str_dup(val, 1:3)
[1] "abca4" "123123" "cba2cba2cba2"3.1.5 str_wrap，控制字符串输出格式
- 函数定义：
str_wrap(string, width = 80, indent = 0, exdent = 0)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
width: 设置一行所占的宽度。
indent: 段落首行的缩进值（设定每个段落第一行的缩进格式，默认没有缩进）
exdent: 段落非首行的缩进值（设定每个段落第一行之后所有行的缩进格式，默认没有缩进）- 控制字符串输出格式
>
> txt<-'R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。'
>
> # 设置宽度为40个字符
> cat(str_wrap(txt, width = 40), "\n")
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变
成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区
在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语
言。
> # 设置宽度为60字符，首行缩进2字符
> cat(str_wrap(txt, width = 60, indent = 2), "\n")
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着
越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R
语言。
> # 设置宽度为10字符，非首行缩进4字符
> cat(str_wrap(txt, width = 10, exdent = 4), "\n")
R语言作为统计学一
门语言，一直
在小众领域闪
耀着光芒。直
到大数据的爆
发，R语言变
成了一门炙手
可热的数据分
析的利器。随
着越来越多的
工程背景的人
的加入，R语
言的社区在迅
速扩大成长。
现在已不仅仅
是统计领域，
教育，银行，
电商，互联
网….都在使
用R语言。
>
> str_wrap(txt) #默认以80个字节作为行宽
[1] "R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在\n迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。"
> cat(str_wrap(txt), sep = '\n') #以换行符连接每个固定长度的句子
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在
迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。
> cat(str_wrap(txt, indent = 4)) #段落第一行空4个字符
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言
的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。
>3.1.6 str_sub，截取字符串
- 函数定义：
str_sub(string, start = 1L, end = -1L)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
start : 开始位置
end : 结束位置- 截取字符串
> txt <- "I am Conan."
# 截取1-4的索引位置的字符串
> str_sub(txt, 1, 4)
[1] "I am"
# 截取1-6的索引位置的字符串
> str_sub(txt, end=6)
[1] "I am C"
# 截取6到结束的索引位置的字符串
> str_sub(txt, 6)
[1] "Conan."
# 分2段截取字符串
> str_sub(txt, c(1, 4), c(6, 8))
[1] "I am C" "m Con"
# 通过负坐标截取字符串
> str_sub(txt, -3)
[1] "an."
> str_sub(txt, end = -3)
[1] "I am Cona"- 对截取的字符串进行赋值
> x <- "AAABBBCCC"
# 在字符串的1的位置赋值为1
> str_sub(x, 1, 1) <- 1; x
[1] "1AABBBCCC"
# 在字符串从2到-2的位置赋值为2345
> str_sub(x, 2, -2) <- "2345"; x
[1] "12345C"3.2 字符串计算函数
3.2.1 str_count，字符串计数 (计数能够匹配上的字符个数)
- 函数定义：
str_count(string, pattern = "")- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配的字符。- 对字符串中匹配的字符计数
> str_count('aaa444sssddd', "a")
[1] 3- 对字符串向量中匹配的字符计数
> fruit <- c("apple", "banana", "pear", "pineapple")
> str_count(fruit, "a")
[1] 1 3 1 1
> str_count(fruit, "p")
[1] 2 0 1 3- 对字符串中的 '.' 字符计数，由于 . 是正则表达式的匹配符，直接判断计数的结果是不对的。
> str_count(c("a.", ".", ".a.",NA), ".")
[1] 2 1 3 NA
# 用fixed匹配字符
> str_count(c("a.", ".", ".a.",NA), fixed("."))
[1] 1 1 2 NA
# 用\\匹配字符
> str_count(c("a.", ".", ".a.",NA), "\\.")
[1] 1 1 2 NA3.2.2 str_length，字符串长度
- 函数定义：
str_length(string)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量- 计算字符串的长度:
> str_length(c("A", "abdata", "银河统计", NA))
[1] 1 6 4 NA3.2.3 str_sort，字符串值排序，同str_order索引排序
- 函数定义：
str_sort(x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE, locale = "", ...)
str_order(x, decreasing = FALSE, na_last = TRUE, locale = "", ...)- 参数列表：
x: 字符串，字符串向量。
decreasing: 排序方式，默认为升序。
na_last:NA值的存放位置，一共3个值，TRUE放到最后，FALSE放到最前，NA过滤处理
locale:按哪种语言习惯排序- 对字符串值进行排序
# 按ASCII字母排序
> str_sort(c('a',1,2,'11'), locale = "en")
[1] "1" "11" "2" "a"
# 倒序排序
> str_sort(letters,decreasing=TRUE)
[1] "z" "y" "x" "w" "v" "u" "t" "s" "r" "q" "p" "o" "n" "m" "l" "k" "j" "i" "h"
[20] "g" "f" "e" "d" "c" "b" "a"
# 按拼音排序
> str_sort(c('你','好','粉','丝','日','志'),locale = "zh")
[1] "粉" "好" "你" "日" "丝" "志"- 对NA值的排序处理
#把NA放最后面
> str_sort(c(NA,'1',NA),na_last=TRUE)
[1] "1" NA NA
#把NA放最前面
> str_sort(c(NA,'1',NA),na_last=FALSE)
[1] NA NA "1"
#去掉NA值
> str_sort(c(NA,'1',NA),na_last=NA)
[1] "1"
### str_order 和 str_sort的区别
### 在于前者返回排序后的索引（下标），后者返回排序后的实际值
> str_order(letters, locale = 'en')
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
[13] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
[25] 25 26
> str_sort(letters, locale = 'en')
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i"
[10] "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r"
[19] "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"3.3 字符串匹配函数
3.3.1 str_split，字符串分割，同 str_split_fixed
- 函数定义：
str_split(string, pattern, n = Inf)
str_split_fixed(string, pattern, n)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配的字符（分割符，可以是正则表达式也可以是固定的字符）。
n: 分割个数（指定返回分割的个数，需要注意的是，其使用转移法分割字符串）- 对字符串进行分割
### str_split与str_split_fixed的区别
### 在于前者返回列表格式，后者返回矩阵格式
> val <- "abc,123,234,iuuu"
# 以,进行分割
> s1<-str_split(val, ",");s1
[[1]]
[1] "abc" "123" "234" "iuuu"
# 以,进行分割，保留2块
> s2<-str_split(val, ",",2);s2
[[1]]
[1] "abc" "123,234,iuuu"
# 查看str_split()函数操作的结果类型list
> class(s1)
[1] "list"
# 用str_split_fixed()函数分割，结果类型是matrix
> s3<-str_split_fixed(val, ",",2);s3
[,1] [,2]
[1,] "abc" "123,234,iuuu"
> class(s3)
[1] "matrix"3.3.2 str_subset：返回的匹配字符串
- 函数定义：
str_subset(string, pattern)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配的字符（需要匹配的字符模式，默认模式可以是正则表达式）。- 匹配字符串
> val <- c("abc", 123, "cba")
# 全文匹配
> str_subset(val, "a")
[1] "abc" "cba"
# 开头匹配
> str_subset(val, "^a")
[1] "abc"
# 结尾匹配
> str_subset(val, "a$")
[1] "cba"
#该函数与word()函数的区别在于前者提取字符串的子串，后者提取的是单词，而且str_sub也可以其替换的作用。
> string <- 'My name is ABDATA, I’m 27.'
> str_sub(string, 1, 1)
[1] "M"
> word(string, 1, 1)
[1] "My"
> str_sub(string, 1, 4)
[1] "My n"
> word(string, 1, 4)
[1] "My name is ABDATA,"
> str_sub(string, -1)
[1] "."
> word(string, -1)
[1] "27."
> str_sub(string, -3,-2) <- 25
> string
[1] "My name is ABDATA, I’m 25."3.3.3 word，从文本中提取单词（适用于英语环境下的使用）
- 函数定义：
word(string, start = 1L, end = start, sep = fixed(" "))- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
start: 开始位置。
end: 结束位置。
sep: 指定单词之间的分隔符，默认为空格。- 从文本中提取单词
> val <- c("I am Conan.", "http://fens.me, ok")
# 默认以空格分割，取第一个位置的字符串
> word(val, 1)
[1] "I" "http://fens.me,"
> word(val, -1)
[1] "Conan." "ok"
> word(val, 2, -1)
[1] "am Conan." "ok"
# 以,分割，取第一个位置的字符串
> val<-'111,222,333,444'
> word(val, 1, sep = fixed(','))
[1] "111"
> word(val, 3, sep = fixed(','))
[1] "333"
# 以空格分隔
> string <- 'I like using R'
> word(string, 1, -1) #取出所有的句子
[1] "I like using R"
> word(string, 1) #提取第一个单词
[1] "I"
> word(string, -1) #提取最后一个单词
[1] "R"
> word(string, 1, 1:4) #提取最后一个单词
[1] "I" "I like" "I like using"
[4] "I like using R"3.3.4 str_detect匹配字符串的字符(检测函数，用于检测字符串中是否存在某种匹配模式)
- 函数定义：
str_detect(string, pattern)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配字符。- 匹配字符串的字符
> val <- c("abca4", 123, "cba2")
# 检查字符串向量，是否包括a
> str_detect(val, "a")
[1] TRUE FALSE TRUE
# 检查字符串向量，是否以a为开头
> str_detect(val, "^a")
[1] TRUE FALSE FALSE
# 检查字符串向量，是否以a为结尾
> str_detect(val, "a$")
[1] FALSE FALSE FALSE3.3.5 str_match，从字符串中提取匹配组
- 函数定义：
str_match(string, pattern)
str_match_all(string, pattern)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配字符。- 从字符串中提取匹配组
> val <- c("abc", 123, "cba")
# 匹配字符a，并返回对应的字符
> str_match(val, "a")
[,1]
[1,] "a"
[2,] NA
[3,] "a"
# 匹配字符0-9，限1个，并返回对应的字符
> str_match(val, "[0-9]")
[,1]
[1,] NA
[2,] "1"
[3,] NA
# 匹配字符0-9，不限数量，并返回对应的字符
> str_match(val, "[0-9]*")
[,1]
[1,] ""
[2,] "123"
[3,] ""- 从字符串中提取匹配组，以字符串matrix格式返回
> str_match_all(val, "a")
[[1]]
[,1]
[1,] "a"
[[2]]
[,1]
[[3]]
[,1]
[1,] "a"
> str_match_all(val, "[0-9]")
[[1]]
[,1]
[[2]]
[,1]
[1,] "1"
[2,] "2"
[3,] "3"
[[3]]
[,1]3.3.6 str_replace，字符串替换
- 函数定义：
str_replace(string, pattern, replacement)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配字符（模式）。
replacement: 指定新的字符串用于替换匹配的字符（模式）。- 字符串替换
> val <- c("abc", 123, "cba")
# 把目标字符串第一个出现的a或b，替换为-
> str_replace(val, "[ab]", "-")
[1] "-bc" "123" "c-a"
# 把目标字符串所有出现的a或b，替换为-
> str_replace_all(val, "[ab]", "-")
[1] "--c" "123" "c--"
# 把目标字符串所有出现的a，替换为被转义的字符
> str_replace_all(val, "[a]", "\1\1")
[1] "\001\001bc" "123" "cb\001\001"
### str_replace 与 str_replace_all的区别
### 在于前者只替换一次匹配的对象，而后者可以替换所有匹配的对象
> string <- '1989.07.17'
> string
[1] "1989.07.17"
> str_replace(string, '\\.', '-')
[1] "1989-07.17"
> str_replace_all(string, '\\.', '-')
[1] "1989-07-17"3.3.7 str_replace_na 把NA替换为NA字符串
- 函数定义：
str_replace_na(string, replacement = "NA")- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
replacement : 用于替换的字符。- 把NA替换为字符串
> str_replace_na(c(NA,'NA',"abc"),'x')
[1] "x" "NA" "abc"3.3.8 str_locate，找到的模式在字符串中的位置。
- 函数定义：
str_locate(string, pattern)
str_locate_all(string, pattern)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配字符。- 找到的模式在字符串中的位置
> val <- c("abca", 123, "cba")
# 匹配a在字符串中的位置
> str_locate(val, "a")
start end
[1,] 1 1
[2,] NA NA
[3,] 3 3
# 用向量匹配
> str_locate(val, c("a", 12, "b"))
start end
[1,] 1 1
[2,] 1 2
[3,] 2 2
# 以字符串matrix格式返回
> str_locate_all(val, "a")
[[1]]
start end
[1,] 1 1
[2,] 4 4
[[2]]
start end
[[3]]
start end
[1,] 3 3
# 匹配a或b字符，以字符串matrix格式返回
> str_locate_all(val, "[ab]")
[[1]]
start end
[1,] 1 1
[2,] 2 2
[3,] 4 4
[[2]]
start end
[[3]]
start end
[1,] 2 2
[2,] 3 33.3.9 str_extract从字符串中提取匹配模式
- 函数定义：
str_extract(string, pattern)
str_extract_all(string, pattern, simplify = FALSE)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
pattern: 匹配字符。
simplify: 返回值，TRUE返回matrix，FALSE返回字符串向量- 从字符串中提取匹配模式
> val <- c("abca4", 123, "cba2")
# 返回匹配的数字
> str_extract(val, "\\d")
[1] "4" "1" "2"
# 返回匹配的字符
> str_extract(val, "[a-z]+")
[1] "abca" NA "cba"
> val <- c("abca4", 123, "cba2")
> str_extract_all(val, "\\d")
[[1]]
[1] "4"
[[2]]
[1] "1" "2" "3"
[[3]]
[1] "2"
> str_extract_all(val, "[a-z]+")
[[1]]
[1] "abca"
[[2]]
character(0)
[[3]]
[1] "cba"3.4 字符串变换函数
3.4.1 str_conv:字符编码转换
- 函数定义：
str_conv(string, encoding)- 参数列表：
string: 字符串，字符串向量。
encoding: 编码名。- 对中文进行转码处理。
# 把中文字符字节化
> x <- charToRaw('你好');x
[1] c4 e3 ba c3
# 默认win系统字符集为GBK，GB2312为GBK字集，转码正常
> str_conv(x, "GBK")
[1] "你好"
> str_conv(x, "GB2312")
[1] "你好"
# 转UTF-8失败
> str_conv(x, "UTF-8")
[1] "���"
Warning messages:
1: In stri_conv(string, encoding, "UTF-8") :
input data \xffffffc4 in current source encoding could not be converted to Unicode
2: In stri_conv(string, encoding, "UTF-8") :
input data \xffffffe3\xffffffba in current source encoding could not be converted to Unicode
3: In stri_conv(string, encoding, "UTF-8") :
input data \xffffffc3 in current source encoding could not be converted to Unicode
把unicode转UTF-8
> x1 <- "\u5317\u4eac"
> str_conv(x1, "UTF-8")
[1] "北京"3.4.2 str_to_upper，字符串大写转换。
- 函数定义：
str_to_upper(string, locale = "")
str_to_lower(string, locale = "")
str_to_title(string, locale = "")- 参数列表：
string: 字符串。
locale:按哪种语言习惯排序- 字符串大写转换:
> val <- "I am conan. Welcome to my blog! http://fens.me"
# 全大写
> str_to_upper(val)
[1] "I AM CONAN. WELCOME TO MY BLOG! HTTP://FENS.ME"
# 全小写
> str_to_lower(val)
[1] "i am conan. welcome to my blog! http://fens.me"
# 首字母大写
> str_to_title(val)
[1] "I Am Conan. Welcome To My Blog! Http://Fens.Me"字符串在平常的数据处理中经常用过，需要对字符串进行分割、连接、转换等操作，本篇中通过介绍stringr，灵活的字符串处理库，可以有效地提高代码的编写效率。有了好的工具，在用R语言处理字符串就顺手了。
stringr包中的重要函数
stringr包中的重要函数
函数 | 功能说明 | R Base中对应函数 |
使用正则表达式的函数 | ||
str_extract() | 提取首个匹配模式的字符 | regmatches() |
str_extract_all() | 提取所有匹配模式的字符 | regmatches() |
str_locate() | 返回首个匹配模式的字符的位置 | regexpr() |
str_locate_all() | 返回所有匹配模式的字符的位置 | gregexpr() |
str_replace() | 替换首个匹配模式 | sub() |
str_replace_all() | 替换所有匹配模式 | gsub() |
str_split() | 按照模式分割字符串 | strsplit() |
str_split_fixed() | 按照模式将字符串分割成指定个数 | - |
str_detect() | 检测字符是否存在某些指定模式 | grepl() |
str_count() | 返回指定模式出现的次数 | - |
其他重要函数 | ||
str_sub() | 提取指定位置的字符 | regmatches() |
str_dup() | 复制字符串 | - |
str_length() | 返回字符的长度 | nchar() |
str_pad() | 填补字符 | - |
str_trim() | 丢弃填充，如去掉字符前后的空格 | - |
str_c() | 连接字符 | paste(),paste0() |
可见，stringr包中的字符处理函数更丰富和完整（其实还有更多函数），并且更容易记忆。或许速度也会更快。
参考资料
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