Разделение строки на вектор символов с фиксированной шириной

У меня есть объект, содержащий текстовую строку:

x <- "xxyyxyxy"

и я хочу разделить это на вектор с каждым элементом, содержащим две буквы:

[1] "xx" "yy" "xy" "xy"

Кажется, что strsplit должен быть моим билетом, но поскольку у меня нет регулярного выражения foo, я не могу понять, как заставить эту функцию разрезать строку на куски так, как я хочу. Как мне это сделать?

13 ответов

Решение

С помощью substring это лучший подход:

substring(x, seq(1, nchar(x), 2), seq(2, nchar(x), 2))

Но вот решение с plyr:

library("plyr")
laply(seq(1, nchar(x), 2), function(i) substr(x, i, i+1))

Вот быстрое решение, которое разбивает строку на символы, а затем вставляет вместе четные и нечетные элементы.

x <- "xxyyxyxy"
sst <- strsplit(x, "")[[1]]
paste0(sst[c(TRUE, FALSE)], sst[c(FALSE, TRUE)])

Настройка бенчмарка:

library(microbenchmark)

GSee <- function(x) {
  sst <- strsplit(x, "")[[1]]
  paste0(sst[c(TRUE, FALSE)], sst[c(FALSE, TRUE)])
}

Shane1 <- function(x) {
  substring(x, seq(1,nchar(x),2), seq(2,nchar(x),2))
}

library("plyr")
Shane2 <- function(x) {
  laply(seq(1,nchar(x),2), function(i) substr(x, i, i+1))
}

seth <- function(x) {
  strsplit(gsub("([[:alnum:]]{2})", "\\1 ", x), " ")[[1]]
}

geoffjentry <- function(x) {
  idx <- 1:nchar(x)  
  odds <- idx[(idx %% 2) == 1]  
  evens <- idx[(idx %% 2) == 0]  
  substring(x, odds, evens)  
}

drewconway <- function(x) {
  c<-strsplit(x,"")[[1]]
  sapply(seq(2,nchar(x),by=2),function(y) paste(c[y-1],c[y],sep=""))
}

KenWilliams <- function(x) {
  n <- 2
  sapply(seq(1,nchar(x),by=n), function(xx) substr(x, xx, xx+n-1))
}

RichardScriven <- function(x) {
  regmatches(x, gregexpr("(.{2})", x))[[1]]
}

Контрольный показатель 1:

x <- "xxyyxyxy"

microbenchmark(
  GSee(x),
  Shane1(x),
  Shane2(x),
  seth(x),
  geoffjentry(x),
  drewconway(x),
  KenWilliams(x),
  RichardScriven(x)
)

# Unit: microseconds
#               expr      min        lq    median        uq      max neval
#            GSee(x)    8.032   12.7460   13.4800   14.1430   17.600   100
#          Shane1(x)   74.520   80.0025   84.8210   88.1385  102.246   100
#          Shane2(x) 1271.156 1288.7185 1316.6205 1358.5220 3839.300   100
#            seth(x)   36.318   43.3710   45.3270   47.5960   67.536   100
#     geoffjentry(x)    9.150   13.5500   15.3655   16.3080   41.066   100
#      drewconway(x)   92.329   98.1255  102.2115  105.6335  115.027   100
#     KenWilliams(x)   77.802   83.0395   87.4400   92.1540  163.705   100
#  RichardScriven(x)   55.034   63.1360   65.7545   68.4785  108.043   100

Контрольный показатель 2:

Теперь с большими данными.

x <- paste(sample(c("xx", "yy", "xy"), 1e5, replace=TRUE), collapse="")

microbenchmark(
  GSee(x),
  Shane1(x),
  Shane2(x),
  seth(x),
  geoffjentry(x),
  drewconway(x),
  KenWilliams(x),
  RichardScriven(x),
  times=3
)

# Unit: milliseconds
#               expr          min            lq       median            uq          max neval
#            GSee(x)    29.029226    31.3162690    33.603312    35.7046155    37.805919     3
#          Shane1(x) 11754.522290 11866.0042600 11977.486230 12065.3277955 12153.169361     3
#          Shane2(x) 13246.723591 13279.2927180 13311.861845 13371.2202695 13430.578694     3
#            seth(x)    86.668439    89.6322615    92.596084    92.8162885    93.036493     3
#     geoffjentry(x) 11670.845728 11681.3830375 11691.920347 11965.3890110 12238.857675     3
#      drewconway(x)   384.863713   438.7293075   492.594902   515.5538020   538.512702     3
#     KenWilliams(x) 12213.514508 12277.5285215 12341.542535 12403.2315015 12464.920468     3
#  RichardScriven(x) 11549.934241 11730.5723030 11911.210365 11989.4930080 12067.775651     3

Как насчет

strsplit(gsub("([[:alnum:]]{2})", "\\1 ", x), " ")[[1]]

В основном, добавьте разделитель (здесь " "), а затем используйте strsplit

strsplit будет проблематичным, посмотрите на регулярное выражение, как это

strsplit(z, '[[:alnum:]]{2}')  

он будет разделен в правильных точках, но ничего не осталось

Вы можете использовать подстроку и друзей

z <- 'xxyyxyxy'  
idx <- 1:nchar(z)  
odds <- idx[(idx %% 2) == 1]  
evens <- idx[(idx %% 2) == 0]  
substring(z, odds, evens)  

Вот один из способов, но без использования регулярных выражений:

a <- "xxyyxyxy"
n <- 2
sapply(seq(1,nchar(a),by=n), function(x) substr(a, x, x+n-1))

ВНИМАНИЕ с подстрокой, если длина строки не кратна вашей запрашиваемой длине, тогда вам понадобится +(n-1) во второй последовательности:

substring(x,seq(1,nchar(x),n),seq(n,nchar(x)+n-1,n)) 

Всего взломать, JD, но это делается

x <- "xxyyxyxy"
c<-strsplit(x,"")[[1]]
sapply(seq(2,nchar(x),by=2),function(y) paste(c[y-1],c[y],sep=""))
[1] "xx" "yy" "xy" "xy"

Вспомогательная функция:

fixed_split <- function(text, n) {
  strsplit(text, paste0("(?<=.{",n,"})"), perl=TRUE)
}

fixed_split(x, 2)
[[1]]
[1] "xx" "yy" "xy" "xy"

Используя C++, можно быть еще быстрее. Сравнение с версией GSee:

GSee <- function(x) {
  sst <- strsplit(x, "")[[1]]
  paste0(sst[c(TRUE, FALSE)], sst[c(FALSE, TRUE)])
}

rstub <- Rcpp::cppFunction( code = '
CharacterVector strsplit2(const std::string& hex) {
  unsigned int length = hex.length()/2;
  CharacterVector res(length);
  for (unsigned int i = 0; i < length; ++i) {
    res(i) = hex.substr(2*i, 2);
  }
  return res;
}')

x <- "xxyyxyxy"
all.equal(GSee(x), rstub(x))
#> [1] TRUE
microbenchmark::microbenchmark(GSee(x), rstub(x))
#> Unit: microseconds
#>      expr   min     lq      mean median     uq       max neval
#>   GSee(x) 4.272 4.4575  41.74284 4.5855 4.7105  3702.289   100
#>  rstub(x) 1.710 1.8990 139.40519 2.0665 2.1250 13722.075   100

set.seed(42)
x <- paste(sample(c("xx", "yy", "xy"), 1e5, replace = TRUE), collapse = "")
all.equal(GSee(x), rstub(x))
#> [1] TRUE
microbenchmark::microbenchmark(GSee(x), rstub(x))
#> Unit: milliseconds
#>      expr       min        lq      mean    median       uq       max neval
#>   GSee(x) 17.931801 18.431504 19.282877 18.738836 19.47943 27.191390   100
#>  rstub(x)  3.197587  3.261109  3.404973  3.341099  3.45852  4.872195   100

Я начал искать векторизованное решение этой проблемы, чтобы избежать lapply()одно из однострочных решений для длинных векторов. Не сумев найти существующее решение, я каким-то образом попал в кроличью нору и кропотливо написал его на C. В итоге это оказалось до смешного сложным по сравнению со многими однострочными решениями R, показанными здесь (нет, благодаря тому, что я решил также обрабатывать строки Unicode). чтобы соответствовать версиям R), но я подумал, что поделюсь результатом, если он когда-нибудь кому-нибудь поможет. Вот что в итоге из этого вышло:

      #define R_NO_REMAP
#include <R.h>
#include <Rinternals.h>

// Find the width (in bytes) of a UTF-8 character, given its first byte
size_t utf8charw(char b) {
  if (b == 0x00) return 0;
  if ((b & 0x80) == 0x00) return 1;
  if ((b & 0xe0) == 0xc0) return 2;
  if ((b & 0xf0) == 0xe0) return 3;
  if ((b & 0xf8) == 0xf0) return 4;
  return 1; // Really an invalid character, but move on
}

// Find the number of UTF-8 characters in a string
size_t utf8nchar(const char* str) {
  size_t nchar = 0;
  while (*str != '\0') {
    str += utf8charw(*str); nchar++;
  }
  return nchar;
}

SEXP C_str_chunk(SEXP x, SEXP size_) {
  // Allocate a list to store the result
  R_xlen_t n = Rf_xlength(x);
  SEXP result = PROTECT(Rf_allocVector(VECSXP, n));

  int size = Rf_asInteger(size_);

  for (R_xlen_t i = 0; i < n; i++) {
    const char* str = Rf_translateCharUTF8(STRING_ELT(x, i));

    // Figure out number of chunks
    size_t nchar = utf8nchar(str);
    size_t nchnk = nchar / size + (nchar % size != 0);
    SEXP chunks = PROTECT(Rf_allocVector(STRSXP, nchnk));

    for (size_t j = 0, nbytes = 0; j < nchnk; j++, str += nbytes) {
      // Find size of next chunk in bytes
      nbytes = 0;
      for (int cp = 0; cp < size; cp++) {
        nbytes += utf8charw(str[nbytes]);
      }
      
      // Assign to chunks vector as an R string
      SET_STRING_ELT(chunks, j, Rf_mkCharLenCE(str, nbytes, CE_UTF8));
    }

    SET_VECTOR_ELT(result, i, chunks);
  }

  // Clean up
  UNPROTECT(n);
  UNPROTECT(1);

  return result;
}

Затем я поместил это чудовище в файл с именем str_chunk.c, и скомпилировано с R CMD SHLIB str_chunk.c. Чтобы попробовать это, нам нужно немного настроить на стороне R:

      str_chunk <- function(x, n) {
  .Call("C_str_chunk", x, as.integer(n))
}

# The (currently) accepted answer
str_chunk_one <- function(x, n) {
  substring(x, seq(1, nchar(x), n), seq(n, nchar(x), n))
}

dyn.load("str_chunk.dll")

Итак, чего мы достигли с версией C, так это взять векторные входные данные и вернуть список:

      str_chunk(rep("0123456789AB", 2), 2)
#> [[1]]
#> [1] "01" "23" "45" "67" "89" "AB"
#> 
#> [[2]]
#> [1] "01" "23" "45" "67" "89" "AB"

Теперь приступим к бенчмаркингу.

Мы начинаем с 200-кратного улучшения для длинного (почти) вектора коротких строк:

      x <- rep("0123456789AB", 1000)
microbenchmark::microbenchmark(
  accepted = lapply(x, str_chunk_one, 2),
  str_chunk(x, 2)
) |> print(unit = "relative")
#> Unit: relative
#>             expr      min       lq     mean  median       uq      max neval
#>         accepted 229.5826 216.8246 182.5449 203.785 182.3662 25.88823   100
#>  str_chunk(x, 2)   1.0000   1.0000   1.0000   1.000   1.0000  1.00000   100

… который затем сокращается до явно менее впечатляющего 3-кратного улучшения для больших строк.

      x <- rep(strrep("0123456789AB", 1000), 10)
microbenchmark::microbenchmark(
  accepted = lapply(x, str_chunk_one, 2),
  str_chunk(x, 2)
) |> print(unit = "relative")
#> Unit: relative
#>             expr     min       lq     mean   median       uq      max neval
#>         accepted 2.77981 2.802641 3.304573 2.787173 2.846268 13.62319   100
#>  str_chunk(x, 2) 1.00000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000  1.00000   100

dyn.unload("str_chunk.dll")

Итак, оно того стоило? Ну, абсолютно не учитывая, сколько времени потребовалось, чтобы на самом деле начать работать должным образом — но если бы это было в пакете, это сэкономило бы довольно много времени в моем случае использования (короткие строки, длинные векторы).

Из моего тестирования приведенный ниже код работает быстрее, чем предыдущие методы, которые были сравнены. stri_sub довольно быстрый, а seq.int лучше, чем seq. Также легко изменить размер строк, изменив все 2L на что-то еще.

library(stringi)

split_line <- function(x) {
  row_length <- stri_length(x)
  stri_sub(x, seq.int(1L, row_length, 2L), seq.int(2L, row_length, 2L))
}

Я не заметил разницы, когда куски строки были длиной 2 символа, но для больших кусков это немного лучше.

split_line <- function(x) {
  stri_sub(x, seq.int(1L, stri_length(x), 109L), length = 109L)
}

Ну, я использовал следующий псевдокод для выполнения этой задачи:

  1. Вставьте специальную последовательность в каждый кусок длины n.
  2. Разбейте строку по указанной последовательности.

В коде я сделал

chopS <- function( text, chunk_len = 2, seqn)
{
    # Specify select and replace patterns
    insert <- paste("(.{",chunk_len,"})", sep = "")
    replace <- paste("\\1", seqn, sep = "")

    # Insert sequence with replaced pattern, then split by the sequence
    interp_text <- gsub( pattern, replace, text)
    strsplit( interp_text, seqn)
}

Это возвращает список с вектором разделения внутри, но не вектор.

Вот один из вариантов использования stringi::stri_sub(), Пытаться:

x <- "xxyyxyxy"
stringi::stri_sub(x, seq(1, stringi::stri_length(x), by = 2), length = 2)
# [1] "xx" "yy" "xy" "xy"
Другие вопросы по тегам