例如，我想根据特定条件查看
row中特定的data.frame：> myDummy[myDummy$country == c("Austria"),c(1,2,3:7,19)]
[1] codeHelper country dummyLI dummyLMI dummyUMI
[6] dummyHInonOECD dummyHIOECD dummyOECD
<0 rows> (or 0-length row.names)
我想知道为什么我没有得到预期的产量，因为我的
data.frame显然存在奥地利这个国家。在查看了我的代码历史并尝试找出出了什么问题之后，我尝试进行以下操作：> myDummy[myDummy$country == c("Austria "),c(1,2,3:7,19)]
codeHelper country dummyLI dummyLMI dummyUMI dummyHInonOECD dummyHIOECD
18 AUT Austria 0 0 0 0 1
dummyOECD
18 1
我在命令中所做的更改只是在奥地利之后增加了一个空白。 。例如，当我想基于“国家/地区”列合并两个框架时。一个
data.frame使用"Austria "，而另一帧具有"Austria"。匹配不起作用。是否有一种很好的方法可以在屏幕上“显示”空白，以便我意识到问题所在？
我可以删除前导和
到目前为止，我曾经写过一个简单的Perl脚本，它消除了白色的速度，但是如果我能以某种方式在R中完成它，那将是很好的。
#1 楼
最好的方法可能是在读取数据文件时处理尾随空格。如果使用read.csv或read.table，则可以设置参数strip.white=TRUE。如果以后要清理字符串，则可以使用以下功能之一：
# Returns string without leading white space
trim.leading <- function (x) sub("^\s+", "", x)
# Returns string without trailing white space
trim.trailing <- function (x) sub("\s+$", "", x)
# Returns string without leading or trailing white space
trim <- function (x) gsub("^\s+|\s+$", "", x)
要在
myDummy$country上使用以下功能之一： myDummy$country <- trim(myDummy$country)
要“显示”空白，您可以使用：
paste(myDummy$country)
，它将为您显示带引号（“）括起来的字符串，从而使空白更容易发现。
评论
正如hadley指出的那样，此正则表达式“ ^ \\ s + | \\ s + $”将标识前导和尾随空格。因此x <-gsub（“ ^ \\ s + | \\ s + $”，“”，x）许多R的读取函数都具有以下选项：strip.white = FALSE
–杰伊
2010-2-14在15:10
另请参见stringr软件包中的str_trim。
– Richie Cotton
2010-2-16在15:35
再加上一个“现在已修剪功能供将来使用”-谢谢！
–克里斯·比利（Chris Beeley）
2012年1月17日上午9:56
不幸的是，strip.white = TRUE仅适用于未引用的字符串。
–罗德里戈
15年8月10日在15:08
在R 3.2.0中，有一种更简单的方法来修剪空白。查看下一个答案！
– Alex
15年12月29日在16:06
#2 楼
从R 3.2.0开始，引入了一个用于删除前导/尾随空白的新功能：trimws()
请参阅：删除前导/尾随空白
评论
这取决于最佳答案的定义。这个答案很高兴知道（+1），但是在快速测试中，它的速度不及那里的一些替代方法。
– A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
15年5月24日在8:05
尽管\ n处于覆盖字符类中，但它似乎不适用于多行字符串。 trimws（“ SELECT \ n blah \ n FROM foo;”）仍包含换行符。
– Jubbles
2015年12月31日在1:10
@Jubbles这是预期的行为。在传递给修剪的字符串中，没有前导或尾随空格。如果要从字符串的每一行中删除开头和结尾的空格，则必须首先将其拆分。像这样：trimws（strsplit（“ SELECT \ n blah \ n FROM foo;”，“ \ n”）[[1]]）
–wligtenberg
15年12月31日在8:20
尽管R的最新版本具有内置功能，但它实际上只是在后台执行PERL样式的正则表达式。我可能期望一些快速的自定义C代码可以做到这一点。 trimws regex可能足够快。 stringr :: str_trim（基于stringi）也很有趣，因为它使用了完全独立的国际化字符串库。您会认为空白将不受国际化问题的影响，但我想知道。我从未见过将本机与Stringr / Stringi或任何基准进行比较的结果。
–杰克·沃西（Jack Wasey）
16年1月30日在17:31
由于某种原因，我无法弄清楚，trimws（）并未删除我的前导空白，而下面的Bryan的trim.strings（）（我只有1票！）确实...
–PatrickT
18年3月3日在22:16
#3 楼
要操纵空白，请在stringr程序包中使用str_trim（）。程序包的日期为2013年2月15日，位于CRAN中。
该函数还可以处理字符串向量。
install.packages("stringr", dependencies=TRUE)
require(stringr)
example(str_trim)
d4$clean2<-str_trim(d4$V2)
（贷方为评论员：R。Cotton）
评论
此解决方案删除了一些trimws（）无法删除的突变空白。
–理查德·特尔福德
16-11-24在20:52
@RichardTelford您能举个例子吗？因为那可能被认为是修整中的错误。
–wligtenberg
17年2月21日在12:15
IMO这是最好的解决方案。没有太多的代码和高性能
–彼得
19年11月21日在9:22
感谢require（stringr）他们的文档或示例没有此必需的代码行！
–pgee70
3月18日下午1:28
#4 楼
删除前导和尾随空格的简单功能：trim <- function( x ) {
gsub("(^[[:space:]]+|[[:space:]]+$)", "", x)
}
> text = " foo bar baz 3 "
> trim(text)
[1] "foo bar baz 3"
#5 楼
广告1）要查看空格，您可以直接使用修改后的参数调用print.data.frame：print(head(iris), quote=TRUE)
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
# 1 "5.1" "3.5" "1.4" "0.2" "setosa"
# 2 "4.9" "3.0" "1.4" "0.2" "setosa"
# 3 "4.7" "3.2" "1.3" "0.2" "setosa"
# 4 "4.6" "3.1" "1.5" "0.2" "setosa"
# 5 "5.0" "3.6" "1.4" "0.2" "setosa"
# 6 "5.4" "3.9" "1.7" "0.4" "setosa"
另请参见
?print.data.frame。#6 楼
使用grep或grepl查找带有空格的观测值，并使用sub摆脱它们。names<-c("Ganga Din\t", "Shyam Lal", "Bulbul ")
grep("[[:space:]]+$", names)
[1] 1 3
grepl("[[:space:]]+$", names)
[1] TRUE FALSE TRUE
sub("[[:space:]]+$", "", names)
[1] "Ganga Din" "Shyam Lal" "Bulbul"
评论
或者，更简洁些，“ ^ \\ s + | \\ s + $”
–哈德利
2010-2-14在14:45
只是想指出，必须使用gsub而不是使用hadley的regexp的sub。使用sub只会在没有前导空格的情况下删除尾随空格...
– f3lix
2010-2-14在15:50
不知道您可以在perl = FALSE中使用\ s等。文档说在这种情况下使用POSIX语法，但是接受的语法实际上是TRE regex库laurikari.net/tre/documentation/regex-syntax定义的超集。
– Jyotirmoy Bhattacharya
2010-2-14在18:37
#7 楼
也可以通过gdata包中的trim（）函数删除开头和结尾的空格：require(gdata)
example(trim)
用法示例：
> trim(" Remove leading and trailing blanks ")
[1] "Remove leading and trailing blanks"
我希望添加答案作为对user56的评论，但我仍无法以此作为独立答案。
#8 楼
另一种选择是使用stri_trim软件包中的stringi函数，该函数默认删除前导和尾随空格：> x <- c(" leading space","trailing space ")
> stri_trim(x)
[1] "leading space" "trailing space"
仅删除前导空格，请使用
stri_trim_left。仅删除尾随空格，请使用stri_trim_right。如果要删除其他前导或尾随字符，则必须使用pattern =进行指定。有关更多信息，另请参见
?stri_trim。#9 楼
如果在输入之间有多个空格，则会发生另一个相关问题：> a <- " a string with lots of starting, inter mediate and trailing whitespace "
然后您可以使用对
split参数的正则表达式轻松地将此字符串拆分为“真实”标记：> strsplit(a, split=" +")
[[1]]
[1] "" "a" "string" "with" "lots"
[6] "of" "starting," "inter" "mediate" "and"
[11] "trailing" "whitespace"
请注意，如果（非空）字符串的开头存在匹配项，则输出的第一个元素为““””，但是如果字符串的末尾存在匹配项，则输出为与删除匹配项相同。
#10 楼
我创建了一个trim.strings ()函数来将前导和/或尾随空格修剪为：# Arguments: x - character vector
# side - side(s) on which to remove whitespace
# default : "both"
# possible values: c("both", "leading", "trailing")
trim.strings <- function(x, side = "both") {
if (is.na(match(side, c("both", "leading", "trailing")))) {
side <- "both"
}
if (side == "leading") {
sub("^\s+", "", x)
} else {
if (side == "trailing") {
sub("\s+$", "", x)
} else gsub("^\s+|\s+$", "", x)
}
}
为说明起见，
#11 楼
最好的方法是trimws（）。以下代码将将此函数应用于整个数据帧。
mydataframe<- data.frame(lapply(mydataframe, trimws),stringsAsFactors = FALSE)
评论
或df [] <-lapply（df，trimws）更紧凑。但是，在两种情况下，它都会将列强制转换为字符。 df [sapply（df，is.character）] <-lapply（df [sapply（df，is.character）]，trimws）是安全的。
– Moody_Mudskipper
18年7月13日在20:07
#12 楼
我尝试过trim（）。它适用于空格以及'\ n'。x = '\n Harden, J.\n '
trim(x)
评论
从哪个包？默认情况下不存在此功能。
–TMS
8月18日7:48
#13 楼
myDummy[myDummy$country == "Austria "] <- "Austria"
此后，您需要强制R不要将
"Austria "识别为水平。让我们假设您还有"USA"和"Spain"的级别：评论
我认为这不是一个好主意，因为我们不知道df实际有多少个国家/级别。此外，R会将Dummy $ Country的第一个元素编码为“奥地利”，即使它是“西班牙”也是如此。
– Gmichael
9月17日晚上8:55
评论
我刚刚看到sub（）也使用Perl表示法。对于那个很抱歉。我将尝试使用该功能。但是对于我的第一个问题，我还没有解决方案。正如hadley指出的那样，此正则表达式“ ^ \\ s + | \\ s + $”将标识前导和尾随空格。因此x <-gsub（“ ^ \\ s + | \\ s + $”，“”，x）许多R的读取函数都具有以下选项：strip.white = FALSE