<\/p>\n
Fungsi gsub()<\/a> di R dapat digunakan untuk menggantikan semua kemunculan pola tertentu dalam string di R.<\/span><\/p>\n Untuk mengganti beberapa model sekaligus, Anda dapat menggunakan pernyataan gsub()<\/strong> bertingkat:<\/span><\/p>\n Namun, metode yang lebih cepat adalah fungsi stri_replace_all_regex()<\/strong> dari paket stringi<\/strong> , yang menggunakan sintaks berikut:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan masing-masing metode dalam praktik.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki bingkai data berikut di R:<\/span><\/p>\n Kita bisa menggunakan pernyataan gsub()<\/strong> bersarang untuk mengganti beberapa pola di kolom nama<\/strong> :<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa A, B, dan C di kolom nama<\/strong> semuanya telah diganti dengan nilai baru.<\/span><\/p>\n Cara yang lebih cepat untuk mengganti beberapa pola adalah dengan menggunakan fungsi stri_replace_all_regex()<\/strong> dari paket stringi<\/strong> .<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa bingkai data yang dihasilkan cocok dengan contoh sebelumnya.<\/span><\/p>\n Jika bingkai data Anda cukup besar, Anda akan melihat bahwa fungsi ini jauh lebih cepat daripada fungsi gsub()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara menggunakan fungsi replace() di R<\/a> Fungsi gsub() di R dapat digunakan untuk menggantikan semua kemunculan pola tertentu dalam string di R. Untuk mengganti beberapa model sekaligus, Anda dapat menggunakan pernyataan gsub() bertingkat: df$col1 <- gsub(‘ old1 ‘, ‘ new1 ‘, gsub(‘ old2 ‘, ‘ new2 ‘, gsub(‘ old3 ‘, ‘ new3 ‘, df$col1))) Namun, metode yang lebih cepat adalah fungsi […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df$col1 <- gsub(' old1<\/span> ', ' new1<\/span> ',\n gsub(' old2<\/span> ', ' new2<\/span> ',\n gsub(' old3<\/span> ', ' new3<\/span> ', df$col1)))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (stringi)\n\ndf$col1 <- stri_replace_all_regex(df$col1,\n pattern=c(' old1<\/span> ', ' old2<\/span> ', ' old3<\/span> '),\n replacement=c(' new1<\/span> ', ' new2<\/span> ', ' new3<\/span> '),\n vectorize= FALSE<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Metode 1: Ganti beberapa templat dengan gsub() bersarang<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (name=c('A', 'B', 'B', 'C', 'D', 'D'),\n dots=c(24, 26, 28, 14, 19, 12))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n name points\n1 to 24\n2 B 26\n3 B 28\n4 C 14\n5 D 19\n6 D 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #replace multiple patterns in name column\n<\/span>df$name <- gsub(' A<\/span> ', ' Andy<\/span> ',\n gsub(' B<\/span> ', ' Bob<\/span> ',\n gsub(' C<\/span> ', ' Chad<\/span> ', df$name)))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n name points\n1Andy 24\n2 Bob 26\n3 Bob 28\n4 Chad 14\n5 D 19\n6 D 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Metode 2: Ganti beberapa model dengan stringi<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (stringi)\n\n#replace multiple patterns in name column\n<\/span>df$name <- stri_replace_all_regex(df$name,\n pattern=c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '),\n replacement=c(' Andy<\/span> ', ' Bob<\/span> ', ' Chad<\/span> '),\n vectorize= FALSE<\/span> )\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n name points\n1Andy 24\n2 Bob 26\n3 Bob 28\n4 Chad 14\n5 D 19\n6 D 12\n<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara mengganti nilai secara kondisional dalam kerangka data R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"