处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

用python正则表达式提取字符串 在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果

这里用到 eval() 和 parse() 函数.首先使用 parse() 函数将字符串转化为表达式(expression),而后使用 eval() 函数对表达式求解.x <- 1:10a <- "print(x)"class (a)eval(parse(text = a))R语言如何将字符串转变为命令执行

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

直接上代码: String reg = "\\D+(\\d+)$"; //提取字符串末尾的数字:封妖塔守卫71 == >> 71 String s = monster.getMonsterName(); Pattern p2 = Pattern.compile(reg); Matcher m2 = p2.matcher(s); int historyHighestLevel = 1; if(m2.find()){ historyHighestLevel = Integer.

R语言的正则表达式主要用来处理文本资料,比如进行查找.替换等等. 首先是一些处理文本时会用到的函数: 字符串分割:strsplit() 字符串连接:paste(),paste0() 计算字符串长度:nchar(),length() 字符串截取:substr(),substring() 查看是否存在某个字符:grep(p,x) <返回匹配到的元素的下标(位置),p是一个正则表达式 grepl(p,x)<返回逻辑值false or true 举个栗子: s<-c("123abc\\

内容概览 尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串同样极为重要.从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用,字符串数据在R程序中使用的频率非常高.R语言提供了很多字符串操作函数,本文仅简要以下几种常用的字符串函数. 字符串分割函数:strsplit( ) 字符串连接函数:paste( ) 计算字符串长度:nchar( ) 字符串截取函数:substr( )及substring( ) 字符串替换函数:chartr( ) 大小写转换函数:toupper( ).tolower( )及ca

假设存在路径C:/coverage/Homo_sapiens.sort.add_exon1_coverage.txt,欲提取Homo_sapiens.sort.add_exon1_coverage.txt文件名,则用到basename函数和start.stop参数,命令行如下所示: filename<-'C:/coverage/Homo_sapiens.sort.add_exon1_coverage.txt' substr(basename(filename), start = 1, stop

在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使

前言 正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以点击这里,提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况,下面我会分别讲一下对应的方法. 一.单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使用findall配合正则表达式,这样会返回一个包含所以符合情况的list. 代码如下: ? 1 2 3 4 import re s

Regex.Match(n1,@"blog\.xxxx\.com/(.+)/blog_(\d+)\.html").Result("$2")

version = Regex.Replace(str, @"(.*\()(.*)(\).*)", "$2"); //小括号() Regex rgx = new Regex(@"(?i)(?<=\[)(.*)(?=\])");//中括号[] string tmp = rgx.Match(CvoName).Value;//中括号[] string sheetData = Regex.Match(LinkData, @"\{(.*)\

$str="你好<我>(爱)[北京]{天安门}"; echo f1($str); //返回你好 echo f2($str); //返回我 echo f3($str); //返回爱 echo f4($str); //返回北京 echo f5($str); //返回天安门 function f1($str) { $result = array(); preg_match_all("/^(.*)(?:<)/i",$str, $result); retur

0. 简介 PHP通过正则表达式提取字符串中的手机号并判断运营商,简单快速方便,能提取多个手机号. 1. 代码 <?php header("content-type:text/plain;charset=utf-8"); function findThePhoneNumbers($oldStr = ""){ // 检测字符串是否为空 $oldStr=trim($oldStr); $numbers = array(); if(empty($oldStr)){ r

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(