原文链接

——————————————————————————————————
@H_404_11@ 有时候我们要处理的是非结构化的数据，例如网页或是电邮资料，那么就需要用R来抓取所需的字符串，整理为进一步处理的数据形式。R语言中有一整套可以用来处理字符的函数，在之前的博文中已经有所涉及。但真正的要用好字符处理函数，则不得不用到正则表达式。正则表达式（Regular Expression、regexp）是指一种用来描述一定数量文本的模式。熟练掌握正则表达式能使你随心所欲的操作文本来达成目标。其实学习正则表达式并没有想像中的那么困难。最好方法是从例子开始，然后多练习，多使用。网络上已经有许多不错的参考资料，例如这篇或那篇。本文假设你对正则表达式有了基本的了解，下面我们来看看如何在R里面来使用它。


假设我们有一个字符向量，包括了三个字符串。我们的目标是从中抽取电邮地址。R语言中很多字符函数都能识别正则表达式，而最重要的函数就是gregexpr()。该函数的第一个参数是正则表达式，前后需要用引号，对元字符进行转义时要用\。第二个参数是等待处理的文本。那么用如下三行代码，我们从word字符向量中得到一个列表，其中第一项元素中的5表示电邮地址从第5个字符位置开始，24表示电邮地址长度为24。


word <- c(‘abcnoboby@stat.berkeley.edu’,’text with no email’,’first me@mything.com alsoyou@yourspace.com’)

pattern <-‘[-A-Za-z0-9_.%]+@[-A-Za-z0-9_.%]+\.[A-Za-z]+’

(gregout <- gregexpr(pattern,word))


下一步我们需要将电邮地址抽取出来，此时配合substr函数，即可根据需要字符串的位置来提取子集。



substr(word[1],gregout［1］,gregout［1］+attr(gregout［1］,’match.length’)-1)

[1] “noboby@stat.berkeley.edu”


更方便的使用方式是根据上述方法建立一个自定义函数getcontent，参数s表示待处理的文本，参数g表示的是通过gregexpr函数处理后的结果。这个函数我们在后面还会用到。



getcontent <- function(s,g){

substring(s,g,g+attr(g,’match.length’)-1)

}

getcontent(word[1],gregout［1］)

下面我们用一个较大的例子来说明在实际的数据抓取工作中，如何使用正则表达式。豆瓣电影是博主经常去的地方。此次任务目标是要抓取豆瓣电影中250部最佳电影的资料。R代码如下：



url<-‘ http://movie.douban.com/top250?format=text‘

# 获取网页原代码，以行的形式存放在web变量中

web <-readLines(url,encoding=”UTF-8”)

# 找到包含电影名称的行编号

name <- web[grep(‘<tdheaders=”m_name”>’,web)+1]

# 用正则表达式来提取电影名

gregout <- gregexpr(‘>\w+’,name)

movie.names = 0

for(i in1:250){

movie.names<-getcontent(name,gregout[])

}

movie.names <-sub(‘>’,”,movie.names)

# 找到包含电影发行年份的行编号并进行提取

year <- web[grep(‘<spanclass=”year”>’,web)]

movie.year <- substr(year,36,39)

# 找到包含电影评分的行编号并进行提取

score <- web[grep(‘<tdheaders=”m_rating_score”>’,web)+1]

movie.score <- substr(score,21,23)

# 找到包含电影评价数量的行编号并进行提取

rating <- web[grep(‘<tdheaders=”m_rating_num”>’,web)+1]

movie.rating <- sub(’ *’,rating)

# 合成为数据框

movie <-data.frame(names=movie.names,year=as.numeric(movie.year),

score=as.numeric(movie.score),rate=as.numeric(movie.rating))

# 绘散点图

library(ggplot2)

p <-ggplot(data=movie,aes(x=year,y=score))

p+geom_point(aes(size=rate),colour=’lightskyblue4’,

position=”jitter”,alpha=0.8)+

geom_point(aes(x=1997,y=8.9),colour=’red’,size=4)