Couper une chaîne en un vecteur d’éléments de caractères à largeur fixe

J’ai un object contenant une chaîne de texte:

x <- "xxyyxyxy" 

et je veux diviser cela en un vecteur avec chaque élément contenant deux lettres:

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

Il semble que strsplit devrait être mon ticket, mais comme je n’ai pas d’expression régulière foo, je ne peux pas comprendre comment faire en sorte que cette fonction coupe la chaîne en morceaux comme je le veux. Comment devrais-je faire ça?

Utiliser la subssortingngsubssortingng est la meilleure approche:

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

Mais voici une solution avec plyr:

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

Voici une solution rapide qui divise la chaîne en caractères, puis colle les éléments pairs et les éléments impairs.

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

Configuration de référence:

 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]] } 

Indice de référence 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 

Indice de référence 2:

Maintenant, avec de plus grandes données.

 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 

Que diriez-vous

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

Fondamentalement, ajoutez un séparateur (ici “”), puis utilisez strsplit

strsplit va être problématique, regardez une expression rationnelle comme celle-ci

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

il se divisera aux bons endroits mais il ne rest plus rien.

Vous pouvez utiliser des sous-chaînes et des amis

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

Voici un moyen, mais sans utiliser regexen:

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

Total hack, JD, mais ça se fait

 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" 

Une fonction d’assistance:

 fixed_split <- function(text, n) { strsplit(text, paste0("(?<=.{",n,"})"), perl=TRUE) } fixed_split(x, 2) [[1]] [1] "xx" "yy" "xy" "xy" 

ATTENTION avec la sous-chaîne, si la longueur de la chaîne n’est pas un multiple de la longueur demandée, alors vous aurez besoin d’un + (n-1) dans la deuxième séquence:

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

Eh bien, j’ai utilisé le pseudo-code suivant pour accomplir cette tâche:

  1. Insérez une séquence spéciale à chaque morceau de longueur n.
  2. Diviser la chaîne par ladite séquence.

En code, j’ai fait

 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) } 

Cela retourne une liste avec le vecteur divisé à l'intérieur, cependant, pas un vecteur.

L’utilisation de C ++ peut être encore plus rapide. En comparaison avec la version de 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 

Voici une option utilisant ssortingngi::ssorting_sub() . Essayer:

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