Julia中与R tidyr包separate()功能等价的函数是什么

Julia生态中有多种实现列拆分的方案，完全可以覆盖separate()的功能，针对你需要用冒号拆分单列成8个新列的需求，推荐以下两种常用实现方式：

方案1：原生DataFrames生态实现（无额外语法依赖） #

你只需要用到DataFrames.jl和SplitApplyCombine.jl即可完成需求，示例代码如下：

using DataFrames, SplitApplyCombine

# 假设你的数据集为df，待拆分列名为raw_col，拆分后列名为col1~col8
# 写法1：直接给新列赋值
df[!, [:col1, :col2, :col3, :col4, :col5, :col6, :col7, :col8]] = split.(df.raw_col, ":")

# 写法2：用transform方法，支持同步删除原列
df = transform(
  df, 
  :raw_col => ByRow(x -> split(x, ":")) => [:col1, :col2, :col3, :col4, :col5, :col6, :col7, :col8],
  dropcols=:raw_col
)

注意：如果需要限制拆分次数、避免多余的分隔符拆分结果，可以给split传入limit=8参数，所有超过8段的内容都会合并到最后一列中。如果需要将拆分后的列转换为数值类型，只需要在split后加parse.(Int, ...)即可。

方案2：类tidyr语法实现（用法和R完全一致） #

如果你熟悉R tidyr的语法，可以使用Tidier.jl包，它内置了完全同名的separate函数，用法和R端几乎没有差异：

using Tidier

df = @chain df begin
  separate(raw_col, into = [:col1, :col2, :col3, :col4, :col5, :col6, :col7, :col8], sep = ":")
end

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jean10