如何在R语言中将向量数据按|拆分为col1-col6共6列

方法一：使用tidyverse工具包（推荐） #

借助tidyverse中的tidyr和dplyr工具完成数据处理，步骤如下：

library(tidyverse)

# 原始向量
df <-c("*| Characteristic | class1 \n(N=2)\nn (%) | class2 \n(N=4)\nn (%) | class3 \n(N=2)\nn (%) | class4 \n(N=6)\nn (%) | class\nOverall\n(N=14)\nn (%) | ", 
"*| Age (years) [2] |  |  |  |  |  | ", "*|   n |    2 |    4 |    2 |    6 |   14 | ", 
"*|   Mean (SD) |   64.0 (5.66) |   65.3 (11.41) |   29.0 (7.07) |   68.8 (14.47) |   61.4 (17.59) | ", 
"*|   Median |   64.0 |   68.5 |   29.0 |   69.5 |   64.0 | ", 
"*|   Min, Max |   60, 68 |   50, 74 |   24, 34 |   45, 84 |   24, 84 | "
)

# 转换为数据框并完成拆分、清理、重命名
result_df <- tibble(raw = df) %>%
  mutate(split_list = str_split(raw, "\\|")) %>%
  unnest_wider(split_list, names_sep = "_") %>%
  select(split_list_2:split_list_7) %>%
  mutate(across(everything(), ~ trimws(gsub("\n", " ", .x)))) %>%
  rename_with(~ paste0("col", 1:6))

# 查看最终结果
print(result_df, width = Inf)

方法二：基础R实现（无需额外包） #

如果不想加载第三方包，用基础R也能完成需求：

# 原始向量
df <-c("*| Characteristic | class1 \n(N=2)\nn (%) | class2 \n(N=4)\nn (%) | class3 \n(N=2)\nn (%) | class4 \n(N=6)\nn (%) | class\nOverall\n(N=14)\nn (%) | ", 
"*| Age (years) [2] |  |  |  |  |  | ", "*|   n |    2 |    4 |    2 |    6 |   14 | ", 
"*|   Mean (SD) |   64.0 (5.66) |   65.3 (11.41) |   29.0 (7.07) |   68.8 (14.47) |   61.4 (17.59) | ", 
"*|   Median |   64.0 |   68.5 |   29.0 |   69.5 |   64.0 | ", 
"*|   Min, Max |   60, 68 |   50, 74 |   24, 34 |   45, 84 |   24, 84 | "
)

# 拆分每行数据为矩阵
split_mat <- do.call(rbind, str_split(df, "\\|"))

# 提取目标列并清理数据
result_df_base <- as.data.frame(
  apply(split_mat[,2:7], 2, function(x) trimws(gsub("\n", " ", x)))
)

# 设置列名
colnames(result_df_base) <- paste0("col", 1:6)

# 查看结果
print(result_df_base, width = Inf)

最终效果 #

两种方法都会生成列名为col1至col6的数据框，同时完成了空格、换行符的清理，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stataq