以tidyverse方式使用str_extract_all的新列

Question

问题：

我想创建一个数据框，其中包含从长字符串列匹配的字符串。在数据框“d”中，类型列是具有不同类型的字符串列。出现问题的原因是每行没有匹配的相同数量的项目。

library(tidyverse)

d <- structure(list(genres = c("[{'id': 35, 'name': 'Comedy'}]", "[{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id': 10751, 'name': 'Family'}, {'id': 10749, 'name': 'Romance'}]", 
                               "[{'id': 16, 'name': 'Animation'}, {'id': 12, 'name': 'Adventure'}, {'id': 10751, 'name': 'Family'}]"
), budget = c(1.4e+07, 4e+07, 8e+06)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", 
                                                                         "tbl", "data.frame"))
d
#> # A tibble: 3 x 2
#>   genres                                                             budget
#>   <chr>                                                               <dbl>
#> 1 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}]                                     1.40e7
#> 2 [{'id': 35, 'name': 'Comedy'}, {'id': 18, 'name': 'Drama'}, {'id…  4.00e7
#> 3 [{'id': 16, 'name': 'Animation'}, {'id': 12, 'name': 'Adventure'…  8.00e6

我不雅的方式

我找到了一个解决这个问题的工作流程，这个工作流程有点不合适。首先，使用带有str_extract_all的simplify = T提取所有匹配项，返回数据框。然后使用列名创建一个矢量字符串，分配给提取的数据框，最后使用bind_cols：

foo <- str_extract_all(d$genres, '(?<=\'name\':\\s\')([^\']*)', simplify = T)
colnames(foo) <- paste0("genre_", 1:ncol(foo), "_extract")
foo <- foo %>% as_tibble()
foo_final <- bind_cols(d, foo)

foo_final 
#> # A tibble: 3 x 6
#>   genres budget genre_1_extract genre_2_extract genre_3_extract
#>   <chr>   <dbl> <chr>           <chr>           <chr>          
#> 1 [{'id… 1.40e7 Comedy          ""              ""             
#> 2 [{'id… 4.00e7 Comedy          Drama           Family         
#> 3 [{'id… 8.00e6 Animation       Adventure       Family         
#> # … with 1 more variable: genre_4_extract <chr>

由reprex package创建于2019-03-10（v0.2.1）

我想知道是否有办法在管道操作符，mutate或map_df中以一种整齐的方式使它...我相信有更好的方法可以做到这一点。

Answer 1

Answer to the original question

我不确定这比你的解决方案更优雅，但它是纯粹的管道：

# Use `str_count` to determine the maximum number of genres associated with any
# single row, and create one column for each genre.  Stored here for
# convenience, since it's needed twice below.
genre.col.names = paste("genre",
                        1:(max(str_count(d$genres, "\\}, \\{")) + 1),
                        sep = "_")
# Use `separate` to split the `genres` column into one column for each genre.
# Then use `mutate` and some regular expressions to populate each column with
# just the genre name and no other material (quotes, brackets, etc.).
d %>%
  separate(genres,
           into = genre.col.names,
           sep = "\\}, \\{") %>%
  mutate_(.dots = setNames(paste("gsub(\".*'name': '([A-Za-z]+)'.*\", \"\\\\1\", ",
                                 genre.col.names,
                                 ")",
                                 sep = ""),
                           genre.col.names))

Putting the data into long format

在我看来，更整洁的格式会很长：每部电影每部电影一行。 （我假设每个记录都是电影......？）如果这种格式适合你，这里有一种方法可以获得它（我确信甚至有更简单的方法）：

library(fuzzyjoin)
# Get all the genres appearing in any record and put them in a dataframe.
all.genres = data.frame(
  genre.name = unique(unlist(str_extract_all(d$genres, '(?<=\'name\':\\s\')([^\']*)')))
)
# Left join the main data frame to the genre list using a regular expression.
d %>%
  rownames_to_column() %>%
  regex_left_join(all.genres, by = c("genres" = "genre.name")) %>%
  select(rowname, genre.name)

Flag columns

如果你真的需要宽格式的数据，那么每个可能类型的一列怎么样，值是TRUE/FALSE？如果当然有很多可能的类型，这会变得笨拙。但优点是，例如，关于这部电影是否是喜剧的信息总是在同一栏目中。 （使用genre_1，genre_2等，你必须检查每一栏，以确定这部电影是否是喜剧。）这是一种方法：

# Using the list of unique genres that we created earlier, add one column for
# each genre that contains a flag for whether the record is an example of that
# genre.
d %>%
  mutate_(.dots = setNames(paste("grepl(\"", all.genres$genre.name, "\", genres)",
                                 sep = ""),
                           all.genres$genre.name))