Пожалуйста, найдите оба решения с dplyr::recode()
и с strings::str_remove()
.
Хотя я советую также изучить последнее. Таким образом, вы сможете изучить гораздо более мощные способы преобразования ваших строк с помощью регулярных выражений.
Решение с dplyr::recode()
library(dplyr)
#>
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
df <- data.frame(duration = c("concentration, up to 2 minutes",
"concentration, up to 4 minutes",
"up to 6 hours"),
name = c("Earth", "Water", "Fire"))
df$duration = recode(df$duration,
"concentration, up to 2 minutes" = "2 minutes",
"concentration, up to 4 minutes" = "4 minutes",
"up to 6 hours" = "6 hours" )
df
#> duration name
#> 1 2 minutes Earth
#> 2 4 minutes Water
#> 3 6 hours Fire
Создано в 2020-05-04 представьте пакет (v0.3.0)
Решение с stringr::str_remove()
library(stringr)
df <- data.frame(duration = c("concentration, up to 2 minutes",
"concentration, up to 4 minutes",
"up to 6 hours"),
name = c("Earth", "Water", "Fire"))
df$duration = str_remove( df$duration, "^.*(?=\\d)")
df
#> duration name
#> 1 2 minutes Earth
#> 2 4 minutes Water
#> 3 6 hours Fire
Создано в 2020-05-04 Представить пакет (v0.3.0)