Разделить столбец строки фрейма данных на несколько столбцов

другой вариант-использовать новый пакет tidyr.

library(dplyr)
library(tidyr)

before <- data.frame(
  attr = c(1, 30 ,4 ,6 ), 
  type = c('foo_and_bar', 'foo_and_bar_2')
)

before %>%
  separate(type, c("foo", "bar"), "_and_")

##   attr foo   bar
## 1    1 foo   bar
## 2   30 foo bar_2
## 3    4 foo   bar
## 4    6 foo bar_2

5 лет спустя добавление обязательного data.table решение

library(data.table) ## v 1.9.6+ 
setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_")]
before
#    attr          type type1 type2
# 1:    1   foo_and_bar   foo   bar
# 2:   30 foo_and_bar_2   foo bar_2
# 3:    4   foo_and_bar   foo   bar
# 4:    6 foo_and_bar_2   foo bar_2

мы также могли бы убедиться, что результирующие столбцы будут иметь правильные типы и повышение производительности путем добавления type.convert и fixed аргументы (с "_and_" не в regex)

setDT(before)[, paste0("type", 1:2) := tstrsplit(type, "_and_", type.convert = TRUE, fixed = TRUE)]

еще один подход: использовать rbind on out:

before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))  
out <- strsplit(as.character(before$type),'_and_') 
do.call(rbind, out)

     [,1]  [,2]   
[1,] "foo" "bar"  
[2,] "foo" "bar_2"
[3,] "foo" "bar"  
[4,] "foo" "bar_2"

и совместить:

data.frame(before$attr, do.call(rbind, out))

обратите внимание, что sapply С " ["может использоваться для извлечения первого или второго элементов в этих списках так:

before$type_1 <- sapply(strsplit(as.character(before$type),'_and_'), "[", 1)
before$type_2 <- sapply(strsplit(as.character(before$type),'_and_'), "[", 2)
before$type <- NULL

и вот метод gsub:

before$type_1 <- gsub("_and_.+$", "", before$type)
before$type_2 <- gsub("^.+_and_", "", before$type)
before$type <- NULL

вот один лайнер по тем же линиям, что и решение Анико, но с использованием пакета stringr Хэдли:

do.call(rbind, str_split(before$type, '_and_'))

чтобы добавить к параметрам, вы также можете использовать my

легко использовать sapply() и [ функция:

before <- data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
out <- strsplit(as.character(before$type),'_and_')

например:

> data.frame(t(sapply(out, `[`)))
   X1    X2
1 foo   bar
2 foo bar_2
3 foo   bar
4 foo bar_2

sapply()результат является матрицей и нуждается в транспонировании и возврате к фрейму данных. Именно тогда некоторые простые манипуляции дают желаемый результат:

after <- with(before, data.frame(attr = attr))
after <- cbind(after, data.frame(t(sapply(out, `[`))))
names(after)[2:3] <- paste("type", 1:2, sep = "_")

в этот момент after то, что вы хотели

> after
  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2

вот базовый R один лайнер, который перекрывает ряд предыдущих решений, но возвращает данные.рамка с именами собственными.

out <- setNames(data.frame(before$attr,
                  do.call(rbind, strsplit(as.character(before$type),
                                          split="_and_"))),
                  c("attr", paste0("type_", 1:2)))
out
  attr type_1 type_2
1    1    foo    bar
2   30    foo  bar_2
3    4    foo    bar
4    6    foo  bar_2

он использует strsplit разбить переменную, и data.frame С do.call/rbind чтобы вернуть данные в данные.рамка. Дополнительные улучшения использования setNames для добавления имен переменных в данные.рамка.

объект почти исчерпан, я хотел бы предложить решение немного более общей версии, где вы не знаете количество выходных столбцов, априори. Так, например, у вас есть

before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2', 'foo_and_bar_2_and_bar_3', 'foo_and_bar'))
  attr                    type
1    1             foo_and_bar
2   30           foo_and_bar_2
3    4 foo_and_bar_2_and_bar_3
4    6             foo_and_bar

мы не можем использовать dplyr separate() потому что мы не знаем количество столбцов результата до раскола, тогда я создал функцию, которая использует stringr чтобы разделить столбец, учитывая шаблон и префикс имени для сгенерированных столбцов. Надеюсь, кодировка используемые шаблоны верны.

split_into_multiple <- function(column, pattern = ", ", into_prefix){
  cols <- str_split_fixed(column, pattern, n = Inf)
  # Sub out the ""'s returned by filling the matrix to the right, with NAs which are useful
  cols[which(cols == "")] <- NA
  cols <- as.tibble(cols)
  # name the 'cols' tibble as 'into_prefix_1', 'into_prefix_2', ..., 'into_prefix_m' 
  # where m = # columns of 'cols'
  m <- dim(cols)[2]

  names(cols) <- paste(into_prefix, 1:m, sep = "_")
  return(cols)
}

мы можем использовать split_into_multiple в трубе dplyr следующим образом:

after <- before %>% 
  bind_cols(split_into_multiple(.$type, "_and_", "type")) %>% 
  # selecting those that start with 'type_' will remove the original 'type' column
  select(attr, starts_with("type_"))

>after
  attr type_1 type_2 type_3
1    1    foo    bar   <NA>
2   30    foo  bar_2   <NA>
3    4    foo  bar_2  bar_3
4    6    foo    bar   <NA>

и тогда мы можем использовать gather прибраться...

after %>% 
  gather(key, val, -attr, na.rm = T)

   attr    key   val
1     1 type_1   foo
2    30 type_1   foo
3     4 type_1   foo
4     6 type_1   foo
5     1 type_2   bar
6    30 type_2 bar_2
7     4 type_2 bar_2
8     6 type_2   bar
11    4 type_3 bar_3

другой подход, если вы хотите придерживаться с strsplit() использовать . Вот такое решение.

tmp <- matrix(unlist(strsplit(as.character(before$type), '_and_')), ncol=2,
   byrow=TRUE)
after <- cbind(before$attr, as.data.frame(tmp))
names(after) <- c("attr", "type_1", "type_2")

С R версии 3.4.0 вы можете использовать strcapture() С utils пакет (входит в комплект установки base R), привязка вывода к другому столбцу (столбцам).

out <- strcapture(
    "(.*)_and_(.*)",
    as.character(before$type),
    data.frame(type_1 = character(), type_2 = character())
)

cbind(before["attr"], out)
#   attr type_1 type_2
# 1    1    foo    bar
# 2   30    foo  bar_2
# 3    4    foo    bar
# 4    6    foo  bar_2

этот вопрос довольно старый, но я добавлю решение, которое я нашел самым простым в настоящее время.

library(reshape2)
before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2'))
newColNames <- c("type1", "type2")
newCols <- colsplit(before$type, "_and_", newColNames)
after <- cbind(before, newCols)
after$type <- NULL
after

база, но, вероятно, медленно:

n <- 1
for(i in strsplit(as.character(before$type),'_and_')){
     before[n, 'type_1'] <- i[[1]]
     before[n, 'type_2'] <- i[[2]]
     n <- n + 1
}

##   attr          type type_1 type_2
## 1    1   foo_and_bar    foo    bar
## 2   30 foo_and_bar_2    foo  bar_2
## 3    4   foo_and_bar    foo    bar
## 4    6 foo_and_bar_2    foo  bar_2

tp <- c("a-c","d-e-f","g-h-i","m-n")

temp = strsplit(as.character(tp),'-')

x=c();
y=c();
z=c();

#tab=data.frame()
#tab= cbind(tab,c(x,y,z))

for(i in 1:length(temp) )
{
  l = length(temp[[i]]);

  if(l==2)
  {
     x=c(x,temp[[i]][1]);
     y=c(y,"NA")
     z=c(z,temp[[i]][2]);

    df= as.data.frame(cbind(x,y,z)) 

  }else
  {
    x=c(x,temp[[i]][1]);
    y=c(y,temp[[i]][2]);
    z=c(z,temp[[i]][3]);

    df= as.data.frame(cbind(x,y,z))
   }
}