separate() e unite() per le colonne di testo
Divida e unisca valori di colonna contenenti più informazioni.
separate() e unite() per le colonne di testo è una lezione R Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento R Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso R Academy include 4 lezioni in totale.
Suddivisione e combinazione di colonne di stringhe
I dati grezzi contengono spesso più informazioni concentrate in un'unica colonna (ad esempio, '2024-03-15' contiene anno, mese e giorno). Le funzioni separate() e unite() di tidyr suddividono una colonna in più colonne oppure ne combinano diverse in una sola.
library(tidyr)
# Date stored as a single string column
df <- data.frame(
id = 1:4,
date = c('2024-01-15','2024-03-22','2023-11-08','2024-06-30'),
value = c(100, 200, 150, 175)
)
print(df)separate() — Suddivisione di una colonna in più colonne
separate(df, col, into, sep) suddivide una colonna di caratteri in più nuove colonne usando un separatore. L'argomento into specifica i nomi delle nuove colonne; sep è il delimitatore (per impostazione predefinita, qualsiasi carattere non alfanumerico).
library(tidyr)
df <- data.frame(
id = 1:4,
date = c('2024-01-15','2024-03-22','2023-11-08','2024-06-30')
)
# Split 'date' into year, month, day
separate(
df,
col = date,
into = c('year','month','day'),
sep = '-'
)separate() con l'argomento convert
Per impostazione predefinita, separate() crea colonne di caratteri. Imposti convert = TRUE per convertire automaticamente le nuove colonne nel tipo più appropriato (integer, numeric, logical). Questa opzione è particolarmente utile per le colonne relative ad anno e mese.
library(tidyr)
df <- data.frame(
event = c('2024-1','2024-2','2023-12'),
score = c(85, 90, 78)
)
result <- separate(
df,
col = event,
into = c('year','month'),
sep = '-',
convert = TRUE
)
print(result)
cat('year type:', class(result$year), '\n')
cat('month type:', class(result$month))separate() con remove = FALSE
Per impostazione predefinita, separate() rimuove la colonna originale. Imposti remove = FALSE per conservarla insieme alle nuove colonne ottenute dalla suddivisione. È utile quando desidera verificare la suddivisione o mantenere l'originale come riferimento.
library(tidyr)
df <- data.frame(
full_code = c('US-CA-001','US-TX-002','UK-LDN-003')
)
separate(
df,
col = full_code,
into = c('country','state','code'),
sep = '-',
remove = FALSE # Keep original column
)separate() su posizioni fisse
Invece di un delimitatore, può suddividere il testo in posizioni fisse passando un vettore di interi a sep. Gli interi positivi contano da sinistra; quelli negativi contano da destra.
library(tidyr)
# Product code: first 3 chars = category, next 4 = id
df <- data.frame(
code = c('ABC1234','XYZ5678','DEF9012'),
qty = c(10, 20, 15)
)
separate(
df,
col = code,
into = c('category','product_id'),
sep = 3 # Split after position 3
)unite() — Combinazione di colonne in una sola
unite(df, col, ..., sep) combina più colonne in un'unica colonna di caratteri. Il primo argomento dopo df è il nome della nuova colonna, seguito dalle colonne da combinare e infine dalla stringa separatrice.
library(tidyr)
df <- data.frame(
first = c('Alice','Bob','Carol'),
last = c('Smith','Jones','White'),
score = c(85, 90, 78)
)
unite(
df,
col = 'full_name',
first, last,
sep = ' '
)unite() con remove = FALSE
Come separate(), anche unite() rimuove per impostazione predefinita le colonne di origine. Imposti remove = FALSE per conservare le colonne originali insieme alla nuova colonna combinata. È utile quando ha bisogno di entrambe le rappresentazioni.
library(tidyr)
df <- data.frame(
year = c(2024, 2024, 2023),
month = c(1, 3, 12),
day = c(15, 22, 8)
)
unite(
df,
col = 'date_str',
year, month, day,
sep = '-',
remove = FALSE
)unite() per creare chiavi
Un uso comune di unite() consiste nel creare chiavi composite combinando più colonne identificative. È utile prima di unire tabelle che richiedono una chiave condivisa costruita a partire da più campi.
library(tidyr)
library(dplyr)
orders <- data.frame(
year = c(2024, 2024, 2023),
region = c('East','West','East'),
seq_num = c(1, 1, 2)
)
orders_keyed <- orders %>%
unite(col = 'order_key', year, region, seq_num, sep = '_')
print(orders_keyed)separate_rows() — Suddivisione in più righe
separate_rows(df, col, sep) suddivide una cella contenente più valori in righe separate. È diverso da separate(), che suddivide il contenuto in colonne. È utile quando una cella contiene un elenco di elementi separati da virgole.
library(tidyr)
# Tags stored as comma-separated values in one cell
df <- data.frame(
id = 1:3,
title = c('Intro to R','Data Viz','ML Basics'),
tags = c('r,beginner','r,ggplot,visualization','r,ml,modeling')
)
separate_rows(df, tags, sep = ',')Concatenazione di separate() e unite()
Può concatenare separate() e unite() in una pipeline per riformattare stringhe di date, correggere formati incoerenti o creare nuovi identificatori compositi a partire da colonne esistenti.
library(tidyr)
library(dplyr)
# Reformat date from YYYY-MM-DD to DD/MM/YYYY
df <- data.frame(
id = 1:3,
date = c('2024-01-15','2024-03-22','2023-11-08')
)
df %>%
separate(date, into=c('year','month','day'), sep='-') %>%
unite(col='date_eu', day, month, year, sep='/')Gestione di parti aggiuntive o mancanti
separate() dispone dell'argomento extra per i casi in cui le parti siano più numerose delle colonne into: 'warn' (impostazione predefinita), 'drop' (scarta le parti aggiuntive) oppure 'merge' (mantiene l'ultima parte non suddivisa). Analogamente, fill gestisce le parti mancanti: 'warn', 'right' oppure 'left'.
library(tidyr)
# Inconsistent data: some rows have 2 parts, some have 3
df <- data.frame(
code = c('A-1','B-2-extra','C-3'),
value = c(10, 20, 30)
)
# 'merge' keeps the last piece unsplit
separate(df, code, into=c('prefix','suffix'), sep='-',
extra='merge')Verifica rapida
Quale funzione utilizzerebbe per suddividere in righe i valori separati da virgole, come 'tag1,tag2,tag3', creando una riga per ogni tag?
Riepilogo: separate() e unite()
Punti chiave di separate() e unite():
separate(col, into, sep)— suddivide una colonna in più colonne usando un delimitatore o posizioni fisseconvert = TRUE— converte automaticamente il tipo dei risultati della suddivisioneremove = FALSE— conserva la colonna originale in entrambe le funzioniunite(col, ..., sep)— combina più colonne in un'unica colonna di stringheseparate_rows(col, sep)— suddivide i valori delimitati in più righe (non colonne)- Gli argomenti
extraefillgestiscono i risultati incoerenti della suddivisione
library(tidyr)
library(dplyr)
df <- data.frame(
id = 1:3,
datetime = c('2024-01-15 09:30','2024-03-22 14:15','2023-11-08 11:45')
)
df %>%
separate(datetime, into=c('date','time'), sep=' ') %>%
separate(date, into=c('year','month','day'), sep='-', convert=TRUE) %>%
separate(time, into=c('hour','minute'), sep=':', convert=TRUE)Domande Frequenti
La lezione «separate() e unite() per le colonne di testo» è gratuita?
Sì — il testo completo di «separate() e unite() per le colonne di testo» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso R Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso R Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «separate() e unite() per le colonne di testo»?
Divida e unisca valori di colonna contenenti più informazioni. Eserciti R Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare R Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. R Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «separate() e unite() per le colonne di testo»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione R Academy?
Sì. Ogni lezione R Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Da formato wide a long con pivot_longer()
- Da formato long a wide con pivot_wider()
- separate() e unite() per le colonne di testo
- Annidamento e disannidamento dei data frame