Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

Comment utiliser gsub() dans R pour remplacer plusieurs modèles



La fonction gsub() dans R peut être utilisée pour remplacer toutes les occurrences d’un certain modèle dans une chaîne dans R.

Pour remplacer plusieurs modèles à la fois, vous pouvez utiliser une instruction gsub() imbriquée :

df$col1 <- gsub('old1', 'new1',
           gsub('old2', 'new2',
           gsub('old3', 'new3', df$col1)))

Cependant, une méthode beaucoup plus rapide est la fonction stri_replace_all_regex() du package stringi , qui utilise la syntaxe suivante :

library(stringi)

df$col1 <- stri_replace_all_regex(df$col1,
                                  pattern=c('old1', 'old2', 'old3'),
                                  replacement=c('new1', 'new2', 'new3'),
                                  vectorize=FALSE)

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Méthode 1 : remplacer plusieurs modèles par un gsub imbriqué ()

Supposons que nous ayons le bloc de données suivant dans R :

#create data frame
df <- data.frame(name=c('A', 'B', 'B', 'C', 'D', 'D'),
                 points=c(24, 26, 28, 14, 19, 12))

#view data frame
df

  name points
1    A     24
2    B     26
3    B     28
4    C     14
5    D     19
6    D     12 

Nous pouvons utiliser une instruction gsub() imbriquée pour remplacer plusieurs modèles dans la colonne nom :

#replace multiple patterns in name column
df$name <- gsub('A', 'Andy',
           gsub('B', 'Bob',
           gsub('C', 'Chad', df$name)))

#view updated data frame
df

  name points
1 Andy     24
2  Bob     26
3  Bob     28
4 Chad     14
5    D     19
6    D     12

Notez que A, B et C dans la colonne de nom ont tous été remplacés par de nouvelles valeurs.

Méthode 2 : remplacer plusieurs modèles par stringi

Un moyen beaucoup plus rapide de remplacer plusieurs modèles consiste à utiliser la fonction stri_replace_all_regex() du package stringi .

Le code suivant montre comment utiliser cette fonction :

library(stringi)

#replace multiple patterns in name column
df$name <- stri_replace_all_regex(df$name,
                                  pattern=c('A', 'B', 'C'),
                                  replacement=c('Andy', 'Bob', 'Chad'),
                                  vectorize=FALSE)

#view updated data frame
df

  name points
1 Andy     24
2  Bob     26
3  Bob     28
4 Chad     14
5    D     19
6    D     12

Notez que le bloc de données résultant correspond à celui de l’exemple précédent.

Si votre bloc de données est même modérément volumineux, vous remarquerez que cette fonction est beaucoup plus rapide que la fonction gsub() .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans R :

Comment utiliser la fonction replace() dans R
Comment remplacer conditionnellement les valeurs dans la trame de données R

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *