R语言字符串处理包stringr

R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。

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。

要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。

关于作者：

• 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
• weibo：@Conan_Z
• blog: http://blog.fens.me
• email: bsspirit@gmail.com

前言

用R语言处理字符串，总觉得很麻烦，即不能用向量的方法进行分割，也不能用循环遍历索引。grep()家族函数常常记不住，paste()函数默认以空格分割，各种不顺手啊！随着使用R语言的场景越来越多，字符串处理是必不可少的。给大家推荐一个由 Hadley Wickham 开发的一个灵活的字符串处理包stringr。

目录

1. stringr介绍
2. stringr安装
3. stringr的API介绍

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。

stringr的项目主页： https://cran.r-project.org/web/packages/stringr/index.html

2. stringr安装

本文所使用的系统环境

• Win10 64bit
• R: 3.2.3 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit

stringr是在CRAN发布的标准库，安装起来非常简单，2条命令就可以了。

 ~ R > install.packages('stringr') > library(stringr) 

3. stringr的API介绍

stringr包1.0.0版本，一共提供了30个函数，方便我们对字符串处理。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

• str_c: 字符串拼接。
• str_join: 字符串拼接，同str_c。
• str_trim: 去掉字符串的空格和TAB(/t)
• str_pad: 补充字符串的长度
• str_dup: 复制字符串
• str_wrap: 控制字符串输出格式
• str_sub: 截取字符串
• str_sub<- 截取字符串，并赋值，同str_sub

字符串计算函数

• str_count: 字符串计数
• str_length: 字符串长度
• str_sort: 字符串值排序
• str_order: 字符串索引排序，规则同str_sort

字符串匹配函数

• str_split: 字符串分割
• str_split_fixed: 字符串分割，同str_split
• str_subset: 返回匹配的字符串
• word: 从文本中提取单词
• str_detect: 检查匹配字符串的字符
• str_match: 从字符串中提取匹配组。
• str_match_all: 从字符串中提取匹配组，同str_match
• str_replace: 字符串替换
• str_replace_all: 字符串替换，同str_replace
• str_replace_na:把NA替换为NA字符串
• str_locate: 找到匹配的字符串的位置。
• str_locate_all: 找到匹配的字符串的位置,同str_locate
• str_extract: 从字符串中提取匹配字符
• str_extract_all: 从字符串中提取匹配字符，同str_extract

字符串变换函数

• str_conv: 字符编码转换
• str_to_upper: 字符串转成大写
• str_to_lower: 字符串转成小写,规则同str_to_upper
• str_to_title: 字符串转成首字母大写,规则同str_to_upper

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

3.1 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。