R 正则表达式 stringr

正则表达式及R字符串处理之终结版

Posted by yphuang on March 15, 2016

在前一篇关于正则表达式和字符处理函数总结的博客的基础上，历时一周，我翻阅了更多的资料，进行修改和增加了一些实例演示和案例讲解，组成这一篇RClub的讲座课件。本着知识共享、完全开源的精神，在此奉献给大家。

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：

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 = Rating.num,
                       Score = Score,
                       Rank = seq(1,25),stringsAsFactors = FALSE)
View(MovieData)
#可视化
library(ggplot2)
ggplot(data = MovieData,aes(x = Rank,y = Score)) +
  geom_point(aes(size = RatingNum))+
 geom_text(aes(label = MovieName), colour = "blue",size = 4,vjust = -0.6)

深入学习

参考文献

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