r - 如何将其转移到我需要的数据集？

Question

[1] 1 6 6 6 1 6 5 1 5 1 1 6 4 5 5 3 6 3 4 4 3 4 3 1 5 5 6 2 4 3 6 6 2 2 3 2 2 3 6 1 5 2 4 2 6 6 2 1
[49] 2 2 4 6 2 6 5 5 4 6 3 2 1 2 3 4 1 6 5 3 1 4 5 5 5 4 3 1 3 3 6 6 5 2 4 6 6 6 4 2 5 6 4 5 1 1 6 6    
[97] 5 6 2 1 1 5 5 1 2 4 3 6 4 5 2 4 1 1 2 3 4 1 1 2 2 2 2 1 3 2 3 5 4 1 1 2 3 2 3 1 2 5 4 4 2 2 6 3
[145] 2 6 1 4 3 5 6 1 5 3 2 3 5 2 4 4 5 5 6 6 4 4 5 2 3 4 1 4 2 1 1 1 5 4 1 3 6 2 6 5 5 1 4 2 4 2 2 1
[193] 1 4 5 2 1 1 3 5

上面是一个向量，维数是200。如何把它变成xR中的向量？如果我手动更改它很乏味。

另一个变量是：

[1] "L" "L" "L" "L" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[25] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "L" "L" "L" "F"
[49] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[73] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[97] "F" "L" "L" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[121] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[145] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[169] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[193] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"

标签： rdataframedata-entry

Answer 1

如图所示将其粘贴Lines，然后用于gsub删除 [...] 部分，最后将其插入scan。

Lines <- "
[1] 1 6 6 6 1 6 5 1 5 1 1 6 4 5 5 3 6 3 4 4 3 4 3 1 5 5 6 2 4 3 6 6 2 2 3 2 2 3 6 1 5 2 4 2 6 6 2 1
[49] 2 2 4 6 2 6 5 5 4 6 3 2 1 2 3 4 1 6 5 3 1 4 5 5 5 4 3 1 3 3 6 6 5 2 4 6 6 6 4 2 5 6 4 5 1 1 6 6
[97] 5 6 2 1 1 5 5 1 2 4 3 6 4 5 2 4 1 1 2 3 4 1 1 2 2 2 2 1 3 2 3 5 4 1 1 2 3 2 3 1 2 5 4 4 2 2 6 3
[145] 2 6 1 4 3 5 6 1 5 3 2 3 5 2 4 4 5 5 6 6 4 4 5 2 3 4 1 4 2 1 1 1 5 4 1 3 6 2 6 5 5 1 4 2 4 2 2 1
[193] 1 4 5 2 1 1 3 5
"

v <- scan(text = gsub("\\[\\d+\\]", "", Lines), quiet = TRUE)
length(v)
## [1] 200

使用相同输入的另一种方法是将scan其作为字符串输入，然后用于grep删除 [...] 部分并将剩余部分转换为数字。

sc <- scan(text = Lines, what = "", quiet = TRUE)
v <- as.numeric(grep("[", sc, fixed = TRUE, invert = TRUE, value = TRUE))
length(v)
## [1] 200

这是来自的输出dput(v)

v <- 
c(1, 6, 6, 6, 1, 6, 5, 1, 5, 1, 1, 6, 4, 5, 5, 3, 6, 3, 4, 4, 
3, 4, 3, 1, 5, 5, 6, 2, 4, 3, 6, 6, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 6, 1, 5, 
2, 4, 2, 6, 6, 2, 1, 2, 2, 4, 6, 2, 6, 5, 5, 4, 6, 3, 2, 1, 2, 
3, 4, 1, 6, 5, 3, 1, 4, 5, 5, 5, 4, 3, 1, 3, 3, 6, 6, 5, 2, 4, 
6, 6, 6, 4, 2, 5, 6, 4, 5, 1, 1, 6, 6, 5, 6, 2, 1, 1, 5, 5, 1, 
2, 4, 3, 6, 4, 5, 2, 4, 1, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 
2, 3, 5, 4, 1, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 2, 5, 4, 4, 2, 2, 6, 3, 2, 6, 
1, 4, 3, 5, 6, 1, 5, 3, 2, 3, 5, 2, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 4, 4, 5, 
2, 3, 4, 1, 4, 2, 1, 1, 1, 5, 4, 1, 3, 6, 2, 6, 5, 5, 1, 4, 2, 
4, 2, 2, 1, 1, 4, 5, 2, 1, 1, 3, 5)

第二个例子

Lines2 <- '
[1] "L" "L" "L" "L" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[25] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "L" "L" "L" "F"
[49] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[73] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[97] "F" "L" "L" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[121] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[145] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[169] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
[193] "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F" "F"
'

sc <- scan(text = Lines2, what = "", quiet = TRUE)
v2 <- grep("[", sc, fixed = TRUE, invert = TRUE, value = TRUE)

这是来自的输出dput(v2)

v2 <-
c("L", "L", "L", "L", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "L", "L", "L", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "L", "L", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", 
"F", "F", "F", "F", "F", "F")