我在一列的每一行中都有这些字符串。
example_df <- tibble(string = c("[{\"positieVergelekenMetSchooladvies\":\"boven niveau\",\"percentage\":9.090909090909092,\"percentageVergelijking\":19.843418733556412,\"volgorde\":10},{\"positieVergelekenMetSchooladvies\":\"op niveau\",\"percentage\":81.81818181818181,\"percentageVergelijking\":78.58821425834631,\"volgorde\":20},{\"positieVergelekenMetSchooladvies\":\"onder niveau\",\"percentage\":9.090909090909092,\"percentageVergelijking\":1.5683670080972694,\"volgorde\":30}]"))
我只对数字感兴趣。此正则表达式有效：
example_df %>%
.$string %>%
str_extract_all(., "[0-9]+\\.[0-9]+")
separate()我想使用该extract()功能，而不是使用该功能。我的理解是，它不同于separate()在extract()您要使用填充您的新列您正则表达式匹配。separate()当然匹配分隔字符串。但是在separate()匹配所有字符串的地方，您sep= extract()只能在匹配的一组字符串中填写。
example_df %>%
extract(string,
into = c("boven_niveau_school",
"boven_niveau_verg",
"op_niveau_school",
"op_niveau_verg",
"onder_niveau_school",
"onder_niveau_verg"),
regex = "([0-9]+\\.[0-9]+)")
我究竟做错了什么？
取而代之的是separate，extract我将从字符串中提取所有数字，然后用于unnest_wider创建新列。
library(tidyverse)
example_df %>%
mutate(temp = str_extract_all(string, "[0-9]+\\.[0-9]+")) %>%
unnest_wider(temp)
您可以根据自己的选择重命名列。
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