如何在不提前知道最终col数的情况下将一个col分离为多个col

Question

如果我有一个df，并且我想用sep="_"分隔player。这是一种明智的方法吗？我可以在不手动检查我需要多少col的情况下做到这一点？对于我的示例，很容易看出我需要将player分离为3个新列。我有100多行。这是一种告诉我需要将player分成多少列的方法吗？还是在不知道这些信息的情况下拆分player？

df <- data.frame(player=c('John_Wall', 'Dirk_Nowitzki', 'Steve_Nash_try'),
points=c(22, 29, 18),
assists=c(8, 4, 15))
## current method:
df %>% separate(player, c('v1', 'v2', 'v3'), sep ="_")

Answer 1

我们可以使用str_count来找到_的计数，得到max的计数，用'v'转换为seq的影响，paste(str_c(来创建列名。如果原始列需要保留，则添加remove = FALSE

library(tidyr)
library(dplyr)
library(stringr)
df %>% 
separate(player, str_c('v', 
seq_len(max(str_count(.$player, '_') + 1))), sep = "_", fill = "right")

-输出

v1       v2   v3 points assists
1  John     Wall <NA>     22       8
2  Dirk Nowitzki <NA>     29       4
3 Steve     Nash  try     18      15

---

或者不要使用separate，而是尝试使用cSplit，它会自动检测并创建这些列

library(splitstackshape)
cSplit(df, 'player', sep = '_')
points assists player_1 player_2 player_3
<num>   <num>   <char>   <char>   <char>
1:     22       8     John     Wall     <NA>
2:     29       4     Dirk Nowitzki     <NA>
3:     18      15    Steve     Nash      try

---

如果我们想使用str_extract_all，它会返回一个list列，该列可以转换为具有unnest_wider的列

library(tidyr)
df %>% 
mutate(v = str_extract_all(player, "[^_]+")) %>% 
unnest_wider(v, names_sep = "_")
# A tibble: 3 × 6
player         points assists v_1   v_2      v_3  
<chr>           <dbl>   <dbl> <chr> <chr>    <chr>
1 John_Wall          22       8 John  Wall     <NA> 
2 Dirk_Nowitzki      29       4 Dirk  Nowitzki <NA> 
3 Steve_Nash_try     18      15 Steve Nash     try  

---

或使用base R

cbind(df,  read.table(text = df$player, sep = "_", fill = TRUE, 
header = FALSE, na.strings = ""))
player points assists    V1       V2   V3
1      John_Wall     22       8  John     Wall <NA>
2  Dirk_Nowitzki     29       4  Dirk Nowitzki <NA>
3 Steve_Nash_try     18      15 Steve     Nash  try

Answer 2

如果没有软件包，您可以调整最大lengths的`length<-`。

strsplit(df$player, '_') |>
{(.) t(sapply(., `length<-`, max(lengths(.))))} () |>
cbind(df[setdiff(names(df), 'player')])
#       1        2    3 points assists
# 1  John     Wall <NA>     22       8
# 2  Dirk Nowitzki <NA>     29       4
# 3 Steve     Nash  try     18      15