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。

2.stringr的API介绍

stringr包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

字符串计算函数

字符串匹配函数

字符串变换函数

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.stringr的详细使用

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"

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

• exdent: 段落非首行的缩进值

  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。 
  
  

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

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 NA

3.2.2 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("I", "am", "张丹", NA))
[1]  1  2  2 NA

3.2.3 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: 排序方向。
• 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"

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。
• n: 分割个数

对字符串进行分割。

> 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。

  > 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"
  
  

3.3.3 word, 从文本中提取单词

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: 匹配字符。

  > 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"
  
  

3.3.4 str_detect匹配字符串的字符

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。

  > 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 FALSE
  
  

3.3.6 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]

3.3.7 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。

• replacement: 用于替换的字符。

  > 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"
  
  

3.3.8 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"

3.3.9 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。

  > 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   3
  
  

3.3.10 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

  > 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。

本文转载张丹的粉丝日志，链接：http://blog.fens.me/r-stringr/，