
正則表達式表通常被用來檢索、替換那些符合某個模式(規則)的文本。在我看來,正則表達式的主要用途有兩種:①查找特定的信息②查找并編輯特定的信息,也就是我們經常用的替換。。比如我們要在Word,記事本等里面使用快捷鍵Ctrl+F,進行查找一個特定的字符,或者替換一個字符,這就使用了正則表達式。
正則表達式的功能非常強大,尤其是在文本數據進行處理中顯得更加突出。R中的grep、grepl、sub、gsub、regexpr、gregexpr等函數都使用正則表達式的規則進行匹配。這幾個函數原型如下:
grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE)
grepl(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
sub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
regexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
gregexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
regexec(pattern, text, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
這里是對參數進行一個解釋說明。
接下來我們對這幾個函數談談他們的不同點。
現在來舉幾個例子。
首先使用[]中括號的功能,來查找一下看有沒有do組合的單詞。
text<-c("Don't","aim","for","success","if","you","want","it","just","do","what","you","love",
"and","believe","in","and","it","will","come","naturally")
#查找含有DO組合的單詞
grep("[Dd]o",text)#不區分大小寫
grep("[D]o",text)#D要大寫
grep("[d]o",text)#D小寫
運行結果如下:
> text<-c("Don't","aim","for","success","if","you","want","it","just","do","what",
"you","love","and","believe","in","and","it","will","come","naturally")
> 數據分析培訓
> #查找含有DO組合的單詞
> grep("[Dd]o",text)#不區分大小寫
[1] 1 10
> grep("[D]o",text)#D要大寫
[1] 1
> grep("[d]o",text)#D小寫
[1] 10
郵箱匹配:
#郵箱匹配:
text2<-c("704232753@qq.com is my email address.")
grepl("[0-9.*]+@[a-z.*].[a-z.*]",text2)
結果如下
> text2<-c("704232753@qq.com is my email address.")
> grepl("[0-9.*]+@[a-z.*].[a-z.*]",text2)
[1] TRUE
說明可以查找到了。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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