计算模式并区分它们

Question

我想在字符串中为dataframe的每一行计算一个定义的模式(在这里：'Y')。理想情况下，我希望在V3中得到一些事件，在V4中得到一些长度。

输入：

V1  V2
A   XXYYYYY
B   XXYYXX
C   XYXXYX
D   XYYXYX

输出：

V1       V2 V3   V4
 A  XXYYYYY  1    5
 B   XXYYXX  1    2
 C   XYXXYX  2  1,1
 D   XYYXYX  2  2,1

我试着对下面的功能做了不同的修改，但没有成功。

dict <- setNames(nm=c("Y"))
seqs <- df$V2
sapply(dict, str_count, string=seqs)

提前感谢！

Answer 1

下面是一个stringr解决方案：

df <- data.frame(
  V1 = c("A", "B", "C", "D"),
  V2 = c("XXYYYYY", "XXYYXX" , "XYXXYX", "XYYXYX")
  )

df$V3 <- str_count(df$V2, "Y+")

df$V4 <- lapply(str_locate_all(df$V2, "Y+"), function(x) {
    paste(x[, 2] - x[, 1] + 1, collapse = ",")
  })

Answer 2

另一个基本R解决方案，但使用regexpr

df <- data.frame(
  V1 = c("A", "B", "C", "D"),
  V2 = c("XXYYYYY", "XXYYXX" , "XYXXYX", "XYYXYX")
)

提取match.length输出的regexpr属性，然后计数每个属性的长度(这将告诉您有多少匹配)：

r <- gregexpr("Y+", df$V2)
len <- lapply(r, FUN = function(x) as.array((attributes(x)[[1]])))
df$V3 <- lengths(len)
df$V4 <- len

df
#V1      V2 V3   V4
#1  A XXYYYYY  1    5
#2  B  XXYYXX  1    2
#3  C  XYXXYX  2 1, 1
#4  D  XYYXYX  2 2, 1

如果您有一个没有lengths的旧版本的R，那么您可以使用df$V3 <- sapply(len, length)。如果您需要一个更通用的函数来对任何向量x和模式a执行同样的操作

foo <- function(x, a){
  ans <- data.frame(x)
  r <- gregexpr(a, x)
  len <- lapply(r, FUN = function(z) as.array((attributes(z)[[1]])))
  ans$quantity <- lengths(len)
  ans$lengths <- len
  ans
}

试试foo(df$V2, 'Y+')。

Answer 3

在基数R中：

aaa <- data.frame(V1 = LETTERS[1:4], 
                  V2 = c("XXYYYYY", "XXYYXX", "XYXXYX", "XYYXYX"),
                  stringsAsFactors = FALSE)

# split into strings of "Y"s
splt <- lapply(aaa$V2, function(x) unlist(strsplit(x, "[^Y]+"))[-1])

# number of occurrences
aaa$V3 <- lapply(splt, length)

# length of each occurence
aaa$V4 <- lapply(splt, function(x) paste(nchar(x), collapse = ","))