正则表达式及R字符串处理之终结版
http://yphuang.github.io/blog/2016/03/15/regular-expression-and-strings-processing-in-R/
0.动机：为什么学习字符串处理
传统的统计学教育几乎没有告诉过我们，如何进行文本的统计建模分析。然而，我们日常生活中接触到的大部分数据都是以文本的形式存在。文本分析与挖掘在业界中也有着非常广泛的应用。
由于文本数据大多属于非结构化的数据，要想对文本数据进行传统的统计模型分析，必须要经过层层的数据清洗与整理。
今天我们要介绍的『正则表达式及R字符串处理』就是用来干这一种脏活累活的。
与建立酷炫的模型比起来，数据的清洗与整理似乎是一种低档次的工作。如果把建立模型类比于高级厨师的工作，那么，数据清洗无疑是类似切菜洗碗打扫卫生的活儿。然而想要成为资深的『数据玩家』，这种看似低档次的工作是必不可少的，并且，这种工作极有可能将占据你整个建模流程的80%的时间。
如果我们能够掌握高效的数据清洗工具，那么我们将拥有更多的时间来进行模型选择和参数调整，使得我们的模型更加合理有效。
此外，对于不需要进行文本建模分析的同学，掌握文本处理的工具也将对减轻你的工作负担大有益处。下面，我举几个我自身经历的『文本处理工具让生活更美好』的例子：
-
R辅助邮件查阅及核对：R字符串处理应用之邮件考勤自动化
-
R辅助SAS处理大量数据：深入理解SAS之批量数据导入
-
R爬虫获取研究数据：这个将在后续的讲座作为一个专题进行介绍。
可见，我们可以用到文本处理工具的场景还是非常多的，如批量文件名修改、批量字符替换、大量邮件或html文件处理等。
下面，我将通过一个例子，展示R字符串处理的大致功能。接着，介绍正则表达式的基础概念。然后，介绍R字符串处理中一个非常好用的拓展包stringr，并接着介绍一些文件编码处理相关的函数。最后，通过一两个案例展示字符串处理的真实应用场景。
1.A toy example ——初步认识R中的字符串处理
为了先给大家一个关于R字符串处理的大体认识，我们使用R中自带的一个数据集USArrests进行函数功能演示。
先看看数据集的结构。
# take a glimpse
head(USArrests)字符串子集提取：获得州的简称
# 获得州名
states = rownames(USArrests)
# 方法一：substr()
substr(x = states, start = 1, stop = 4)
# 方法二：abbreviate()
abbreviate(states,minlength = 5)字符统计：获得名字最长的州名
# get number of characters in each state name
state_chars <- nchar(states)
# hist
hist(nchar(states),main = "Histogram",
xlab = "number of charaters in US State names")
# longest state's name
states[which(state_chars == max(state_chars))]注意：nchar()与length()的区别
字符串匹配：含某些字母的州名
# get states names with 'w'
grep(pattern = "w", x = states, value = TRUE)
###########################
# get states names with 'W' OR 'w'
## Method 1:
grep(pattern = "[wW]", x = states, value = TRUE)
## Method 2:
grep(pattern = "w", x = tolower(states),value = TRUE)
## Method 3:
grep(pattern = "W", x = toupper(states), value = TRUE)
## Method 4:
grep(pattern = "w",x = states, ignore.case = TRUE, value = TRUE)字符统计：某些字母个数统计
library(stringr)
# total number of a's
str_count(states,"a")
##################
# number of vowels
# vector of vowels
vowels <- c("a","e","i","o","u")
# vector for storing results
num_vowels <- vector(mode = "integer",length = 5)
# calculate
for(i in seq_along(vowels)){
num_aux <- str_count(tolower(states),vowels[i])
num_vowels[i]<-sum(num_aux)
}
# add names
names(num_vowels)<-vowels
# total number of vowels
num_vowels
# barplot
barplot(num_vowels, main = "number of vowels in USA States names")2.正则表达式
正则表达式是对字符串类型数据进行匹配判断，提取等操作的一套逻辑公式。
处理字符串类型数据方面，高效的工具有Perl和Python。如果我们只是偶尔接触文本处理任务，则学习Perl无疑成本太高；如果常用Python，则可以利用成熟的正则表达式模块：re库；如果常用R，则使用Hadley大神开发的stringr包则已经能够游刃有余。
下面，我们先简要介绍重要并通用的正则表达式规则。接着，总结一下stringr包中需要输入正则表达式参数的字符处理函数。
元字符(Metacharacters)
大部分的字母和所有的数字都是匹配他们自身的正则表达式。然而，在正则表达式的语法规定中，有12个字符被保留用作特殊用途。他们分别是：
[ ] \ ^ $ . | ? * + ( )
如果我们直接进行对这些特殊字符进行匹配，是不能匹配成功的。正确理解他们的作用与用法，至关重要。
library(stringr)
metaChar = c("$","*","+",".","?","[","^","{","|","(","\\")
grep(pattern="$", x=metaChar, value=TRUE)
grep(pattern="\\", x=metaChar, value=TRUE)
grep(pattern="(", x=metaChar, value=TRUE)
gsub(pattern="|", replacement=".", "gsub|uses|regular|expressions")
strsplit(x="strsplit.aslo.uses.regular.expressions", split=".")它们的作用如下：
[ ]：括号内的任意字符将被匹配；
# example
grep(pattern = "[wW]", x = states, value = TRUE)\：具有两个作用：- 1.对元字符进行转义(后续会有介绍)
- 2.一些以
\开头的特殊序列表达了一些字符串组
strsplit(x="strsplit.aslo.uses.regular.expressions", split=".")
# compare
strsplit(x="strsplit.aslo.uses.regular.expressions", split="\\.")
################
# function 2:
library(stringr)
str_extract_all(string = "my cridit card number: 34901358932236",pattern = "\\d")^：匹配字符串的开始.将^置于character class的首位表达的意思是取反义。如[^5]表示匹配除了”5”以外的任何字符。
# function 1
test_vector<-c("123","456","321")
library(stringr)
str_extract_all(test_vector,"3")
str_extract_all(test_vector,"^3")
# function 2
str_extract_all(test_vector,"[^3]")$：匹配字符串的结束。但将它置于character class内则消除了它的特殊含义。如[akm$]将匹配’a’,’k’,’m’或者’$’.
# function 1
test_vector<-c("123","456$","321")
library(stringr)
str_extract_all(test_vector,"3$")
# function 2
str_extract_all(test_vector,"[3$]").：匹配除换行符以外的任意字符。
str_extract_all(string = c("regular.expressions\n","\n"), pattern ="\\.")|：或者
test_vector2<-c("AlphaGo实在厉害！","alphago是啥","阿尔法狗是一条很凶猛的狗。")
str_extract_all(string = test_vector2, pattern ="AlphaGo|阿尔法狗")?：前面的字符(组)是可有可无的，并且最多被匹配一次
str_extract_all(string = c("abc","ac","bc"),pattern = "ab?c")*：前面的字符(组)将被匹配零次或多次
str_extract_all(string = c("abababab","abc","ac"),pattern = "(ab)*")+：前面的字符(组)将被匹配一次或多次
str_extract_all(string = c("abababab","abc","ac"),pattern = "(ab)+")( )：表示一个字符组，括号内的字符串将作为一个整体被匹配。
str_extract_all(string = c("ababc","ac","cde"),pattern = "(ab)?c")
str_extract_all(string = c("abc","ac","cde"),pattern = "ab?c")重复
| 代码 | 含义说明 |
|---|---|
? |
重复零次或一次 |
* |
重复零次或多次 |
+ |
重复一次或多次 |
{n} |
重复n次 |
{n,} |
重复n次或更多次 |
{n,m} |
重复n次到m次 |
str_extract_all(string = c("abababab","ababc","ababababc"),pattern = "(ab){2,3}")转义
如果我们想查找元字符本身，如”?”和”*“，我们需要提前告诉编译系统，取消这些字符的特殊含义。这个时候，就需要用到转义字符\，即使用\?和\*.当然，如果我们要找的是\,则使用\\进行匹配。
strsplit(x="strsplit.aslo.uses.regular.expressions", split=".")
# compare
strsplit(x="strsplit.aslo.uses.regular.expressions", split="\\.")注：R中的转义字符则是双斜杠：\\
R中预定义的字符组
| 代码 | 含义说明 |
|---|---|
[:digit:] |
数字：0-9 |
[:lower:] |
小写字母：a-z |
[:upper:] |
大写字母：A-Z |
[:alpha:] |
字母：a-z及A-Z |
[:alnum:] |
所有字母及数字 |
[:punct:] |
标点符号，如. , ;等 |
[:graph:] |
Graphical characters,即[:alnum:]和[:punct:] |
[:blank:] |
空字符，即：Space和Tab |
[:space:] |
Space，Tab，newline，及其他space characters |
[:print:] |
可打印的字符，即：[:alnum:]，[:punct:]和[:space:] |
library(stringr)
str_extract_all(string = "my cridit card number: 34901358932236",pattern = "\\d")代表字符组的特殊符号
| 代码 | 含义说明 |
|---|---|
\w |
字符串，等价于[:alnum:] |
\W |
非字符串，等价于[^[:alnum:]] |
\s |
空格字符，等价于[:blank:] |
\S |
非空格字符，等价于[^[:blank:]] |
\d |
数字，等价于[:digit:] |
\D |
非数字，等价于[^[:digit:]] |
\b |
Word edge（单词开头或结束的位置） |
\B |
No Word edge（非单词开头或结束的位置） |
\< |
Word beginning（单词开头的位置） |
\> |
Word end（单词结束的位置） |
3.stringr字符串处理函数对比学习
stringr包中的重要函数
| 函数 | 功能说明 | R Base中对应函数 |
|---|---|---|
| 使用正则表达式的函数 | ||
str_extract() |
提取首个匹配模式的字符 | regmatches() |
str_extract_all() |
提取所有匹配模式的字符 | regmatches() |
str_locate() |
返回首个匹配模式的字符的位置 | regexpr() |
str_locate_all() |
返回所有匹配模式的字符的位置 | gregexpr() |
str_replace() |
替换首个匹配模式 | sub() |
str_replace_all() |
替换所有匹配模式 | gsub() |
str_split() |
按照模式分割字符串 | strsplit() |
str_split_fixed() |
按照模式将字符串分割成指定个数 | - |
str_detect() |
检测字符是否存在某些指定模式 | grepl() |
str_count() |
返回指定模式出现的次数 | - |
| 其他重要函数 | ||
str_sub() |
提取指定位置的字符 | regmatches() |
str_dup() |
丢弃指定位置的字符 | - |
str_length() |
返回字符的长度 | nchar() |
str_pad() |
填补字符 | - |
str_trim() |
丢弃填充，如去掉字符前后的空格 | - |
str_c() |
连接字符 | paste(),paste0() |
可见，stringr包中的字符处理函数更丰富和完整，并且更容易记忆。
文本文件的读写
这里的文本文件指的是非表格式的文件，如纯文本文件，html文件。文本文件的读取可以使用readLines()和scan()函数。一般需要通过encoding = 参数设置文件内容的编码方式。
#假设当前路径有一个文件为`file.txt`
text <- readLines("file.txt", encoding = "UTF-8")
#默认设置，每个单词作为字符向量的一个元素
scan("file.txt", what = character(0),encoding = "UTF-8")
#设置成每一行文本作为向量的一个元素，这类似于readLines
scan("file.txt", what = character(0), sep = "\n",encoding = "UTF-8")
#设置成每一句文本作为向量的一个元素
scan("file.txt", what = character(0), sep = ".",encoding = "UTF-8")文本文件的写出可以使用cat()和writeLines()函数。
# 假设要保存当前环境中的R变量text
# sep参数指定要保存向量里的元素的分割符号。
cat(text, file = "file.txt", sep = "\n")
writeLines(text, con = "file.txt", sep = "\n", useBytes = F)字符统计及字符翻译
x<- c("I love R","I'm fascinated by Statisitcs")
##################
## 字符统计
# nchar
nchar(x)
# str_count
library(stringr)
str_count(x,pattern = "")
str_length(x)
######################
DNA <- "AgCTaaGGGcctTagct"
## 字符翻译：大小写转换
tolower(DNA)
toupper(DNA)
## 字符翻译：符号替换(逐个替换)
# chartr
chartr("Tt", "Uu", DNA) #将T碱基替换成U碱基
# 注意：与str_replace()的区别
library(stringr)
str_replace_all(string = DNA,pattern = "T",replacement = "U") %>%
str_replace_all(string = .,pattern = "t",replacement = "u")字符串连接
# paste
paste("control",1:3,sep = "_")
# str_c()
library(stringr)
str_c("control",1:3,sep = "_")字符串拆分
# strsplit
text <- "I love R.\nI'm fascinated by Statisitcs."
cat(text)
strsplit(text,split = " ")
strsplit(text,split = "\\s")
# str_split
library(stringr)
str_split(text,pattern = "\\s")字符串查询
字符串的查询或者搜索应用了正则表达式的匹配来完成任务. R Base 包含的字符串查询相关的函数有grep()，grepl()，regexpr()，gregexpr()和regexec()等。
#################################
## 包含匹配
# grep
x<- c("I love R","I'm fascinated by Statisitcs","I")
grep(pattern = "love",x = x)
grep(pattern = "love",x = x,value = TRUE)
grepl(pattern = "love",x = x)
# str_detect
str_detect(string = x, pattern = "love")
#################################
#
# match,完全匹配， 常用的 %in% 由match()定义
match(x = "I",table = x)
"I'm" %in% x字符串替换
sub()和gsub()能够提供匹配替换的功能，但其替换的实质是先创建一个对象，然后对原始对象进行重新赋值，最后结果好像是“替换”了一样。
sub()和gsub()的区别在于，前者只替换第一次匹配的字串（请注意输出结果中world的首字母），而后者会替换掉所有匹配的字串。
也可以使用substr和substring对指定位置进行替换。
#####################################
## 匹配替换
test_vector3<-c("Without the vowels,We can still read the word.")
# sub
sub(pattern = "[aeiou]",replacement = "-",x = test_vector3)
# gsub
gsub(pattern = "[aeiou]",replacement = "-",x = test_vector3)
# str_replace_all
str_replace_all(string = test_vector3,pattern = "[aeiou]",
replacement = "-")
##########################################
## 指定位置替换
字符串提取
常用到的提取函数有substr()和substring()，它们都是靠位置来进行提取的，它们自身并不适用正则表达式，但是它们可以结合正则表达式函数regexpr(),gregexpr()和regexec()等可以方便地从文本中提取所需信息。
stringr包中的函数str_sub和str_dup可以通过位置提取，而str_extract和str_match可以通过正则表达式提取。
substr("abcdef", start = 2, stop = 4)
substring("abcdef", first = 1:6, last = 2:7)
str_sub("abcdef",start = 2, end = 4)
str_sub("abcdef",start = 1:6, end = 1:6)
################################
text_weibo<- c("#围棋人机大战# 【人工智能攻克围棋 AlphaGo三比零完胜李世石】","谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石今日进行了第三场较量","最终AlphaGo战胜李世石，连续取得三场胜利。接下来两场将沦为李世石的“荣誉之战。")
# str_match_all,返回的列表中的元素为矩阵
str_match_all(text_weibo,pattern = "#.+#")
str_match_all(text_weibo, pattern = "[a-zA-Z]+")
# str_extract_all，返回的列表中的元素为向量
str_extract_all(text_weibo,pattern = "#.+#")
str_extract_all(text_weibo, pattern = "[a-zA-Z]+")字符串定制输出
这个内容有点类似于字符串的连接。R中相应的函数为strtrim()，用于将字符串修剪到特定的显示宽度。stringr中相应的函数为：str_pad().
strtrim()会根据width参数提供的数字来修剪字符串，若width提供的数字大于字符串的字符数的话，则该字符串会保持原样，不会增加空格之类的东西,若小于，则删除部分字符。而str_pad()则相反。
strtrim(c("abcde", "abcde", "abcde"),width = c(1, 5, 10))
str_pad(string = c("abcde", "abcde", "abcde"),width = c(1, 5, 10),side = "right")strwrap()会把字符串当成一个段落来处理（不管段落中是否有换行），按照段落的格式进行缩进和分行，返回结果就是一行行的字符串。
而str_wrap()不对文本直接切割成向量，而是在文本内容中插入了缩进或分行的标识符。
string <- "Each character string in the input is first split into\n paragraphs (or lines containing whitespace only). The paragraphs are then formatted by breaking lines at word boundaries."
strwrap(x = string, width = 30)
#str_wrap
str_wrap(string = string,width = 30)
cat(str_wrap(string = string, width = 30))4.字符编码相关的重要函数
windows下处理字符串类型数据最头疼的无疑是编码问题了。这里介绍几个编码转换相关的函数。
| 函数 | 功能说明 |
|---|---|
iconv() |
转换编码格式 |
Encoding() |
查看编码格式；或者指定编码格式 |
tau::is.locale() |
tests if the components of a vector of character are in the encoding of the current locale |
tau::is.ascii() |
|
tau::is.utf8() |
tests if the components of a vector of character are true UTF-8 strings |
虽然查看编码方式已经有Encoding()函数，但是这个函数往往在很多时候都不灵，经常返回恼人的“Unknow”。而火狐浏览器进行网页文本编码识别的一个 c++ 库universalchardet ，可以识别的编码种类较多。文锋写了一个相应的R包接口，专用于文件编码方式检测，具体请参考：checkenc - 自动文本编码识别
devtools::install_github("qinwf/checkenc")
library(checkenc)
checkenc("2016-03-10-regular-expression-and-strings-processing-in-R.html")
Encoding("2016-03-10-regular-expression-and-strings-processing-in-R.html")5.应用案例
最后，给大家展示一个小小的爬虫案例：爬取豆瓣T250中的电影信息进行分析。这里出于练习的目的刻意使用了字符串处理函数，在实际的爬虫中，有更方便快捷的实现方式。
本案例改编自肖凯老师的博客在R语言中使用正则表达式，原博客使用R Base中的函数进行处理字符串，这里已经全部更改为stringr中的函数进行处理。
library(stringr)
library(dplyr)
url <-'http://movie.douban.com/top250?format=text'
# 获取网页原代码，以行的形式存放在web变量中
setInternet2()
web <- readLines(url,encoding="UTF-8")
# 找到包含电影名称的行
name<-str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="title">.+</span>')
movie.names_line <- unlist(name)
# 用正则表达式来提取电影名
movie.names <- str_extract(string = movie.names_line, pattern = ">[^&].+<") %>% str_replace_all(string = ., pattern = ">|<",replacement = "")
movie.names<- na.omit(movie.names)
# 获取评价人数
Rating<- str_extract_all(string = web,pattern = '<span>[:digit:]+人评价</span>')
Rating.num_line<-unlist(Rating)
Rating.num<- str_extract(string = Rating.num_line, pattern = "[:digit:]+") %>% as.numeric(.)
#获取评价分数
Score_line<-str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="rating_num" property="v:average">[\\d\\.]+</span>')
Score_line<- unlist(Score_line)
Score<- str_extract(string = Score_line, pattern = '\\d\\.\\d') %>%
as.numeric(.)
# 数据合并
MovieData<- data.frame(MovieName = movie.names,
RatingNum