关于r：如何使用str_detect()选择行，然后根据匹配的模式创建新变量？

 2021-04-09 

How to use str_detect() to select rows and then create a new variable based on the pattern it is matched with?

我有一个几十万行的数据集。以下是它们外观的示例。

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  X      user_id     screen_name                name        location
  1 1 1.732895e+09   DROPPSScience   DROPPS Consortium                
  2 2 1.172266e+18    Lamy40283167  Alex lamy precious Washington, USA
  3 3 3.773702e+08         cdockjr      Calvin Wilborn    Alabama, USA
  4 4 7.040063e+07           xmtl2             Felicio                
  5 5 3.929519e+08    DeleceWrites Delece Smith-Barrow  Washington, DC
  6 6 1.130459e+18    evabrooke_26                 Eva                
  7 7 1.067302e+08 MitchellHortert Mitchell R. Hortert   Pittsburgh,PA

我在https://github.com/jasonong/List-of-US-States/blob/master/states.csv

中找到了第二个数据集

我正在尝试使用str_detect()查找" location"列和states.csv文件中任一列之间的任何匹配项。然后，我想创建一个新变量，为每个观察值存储匹配的模式。

到目前为止，我已经尝试使用

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data.set %>%
    filter(str_detect(location, paste(states$State)

这将返回一些匹配项，但忽略许多观察并给出警告

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Warning message:
In stri_detect_regex(string, pattern, negate = negate, opts_regex = opts(pattern)) :
longer object length is not a multiple of shorter object length

states $ State是一个因子变量，每个状态和DC具有51个级别。
是什么导致此警告，但匹配很少，但在一定程度上起作用？

最后，我如何基于匹配的发生时间创建一个新变量，将匹配模式放入新变量中？

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如果"位置"和"状态"的长度不同，则可以选择使用paste中的collapse来识别每个模式。它用作OR

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library(stringr)
library(dplyr)
data.set %>%
    filter(str_detect(location, paste(states$State, collapse ="|")))

因为我们已经在使用stringr，所以str_c可以代替paste

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data.set %>%
    filter(str_detect(location, str_c(states$State, collapse ="|")))

或者如@HanselPalencia所述，如果"状态"中存在混淆，请使用"缩写"列进行模式检测

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data.set %>%
  filter(str_detect(location, str_c(states$Abbreviation, collapse ="|")))
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