提取两个符号之间的字符串。

Question

我在编辑一份凌乱的参考名单。我想从一年到下一段时间提取字符串。原文：

1 "Acemoglu，D，& Robinson，J.A.“(2012)，”为什么国家失败:权力、繁荣和贫困的起源“，皇冠书刊。

2 "Adam，S，& Kriesi，H. (2007)。网络方法“，载于Sabatier，P.A.(编辑)，”政策过程的理论“(第二版)。剑桥，MA:韦斯特维尤出版社。”3“亚当斯-韦伯，J.R. (1969)。认知复杂性和社会性。英国社会和临床心理学杂志，8,211-216。

我想提出以下几点：

1“为什么国家失败:权力、繁荣和贫穷的根源。”

2“网络方法”。

3、认知复杂性与社会性。

我使用以下代码

str_extract(df1$References, pattern = "(?<=\\).).*(?=\\.)")

而所提取的文本在第一次之后并没有停止“。它返回：

1]“为什么国家失败:权力、繁荣和贫穷的起源”，皇冠书刊

2“网络方法”，载于“政策过程的理论”(第二版)。剑桥，MA: Westview出版社。

3“认知复杂性与社会性”，“英国社会与临床心理学杂志”，8,211-216

Answer 1

考虑使用regex模式，该模式匹配一个或多个字符，这些字符不是点([.]+)，后面是\\。这将继承)、.和一个包含在regex查找范围内的空格(\\s)。

library(stringr)
library(tibble)
str_extract(df1$References, "(?<=\\)\\.\\s)[^.]+\\.")
[1] "Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty." "The network approach."                                           
[3] "Cognitive complexity and sociality." 

数据

df1 <- structure(list(References = c("Acemoglu, D., & Robinson, J. A. (2012). Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty. Crown Books.", 
"Adam, S., & Kriesi, H. (2007). The network approach. In Sabatier, P. A. (ed.), Theories of the policy process (2nd Ed.). Cambridge, MA: Westview Press.", 
"Adams-Webber, J. R. (1969). Cognitive complexity and sociality. British Journal of Social and Clinical Psychology, 8, 211-216."
)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-3L))

Answer 2

带sub的基本R选项。提取(number)之后的文本，直到下一个句号。

x <- c("Acemoglu, D., & Robinson, J. A. (2012). Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty. Crown Books.", 
       "Adam, S., & Kriesi, H. (2007). The network approach. In Sabatier, P. A. (ed.), Theories of the policy process (2nd Ed.). Cambridge, MA: Westview Press.", 
       "Adams-Webber, J. R. (1969). Cognitive complexity and sociality. British Journal of Social and Clinical Psychology, 8, 211-216.")

sub('.*?\\(\\d+\\)\\.\\s*(.*?)\\..*', '\\1', x)

#[1] "Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty"
#[2] "The network approach"                                           
#[3] "Cognitive complexity and sociality"