データ分析の前処理に役立つ！Rで空文字列を効率的にカウントする方法

Rで文字列ベクトル内の空文字列をカウントする方法

方法1: sapply 関数を使用する

# 例えば、文字列ベクトル "x" があるとします
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列かどうかを判定する匿名関数
is_empty <- function(str) {
  return(length(str) == 0)
}

# "sapply" で各要素を判定
empty_strings <- sapply(x, is_empty)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- sum(empty_strings)

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

このコードは、x ベクトルのうち、空文字列が2つあることを出力します。

この方法は、grepl 関数を使用して、正規表現を使って空文字列をカウントします。正規表現 ^$ は、空文字列にのみマッチするパターンです。

# 例えば、文字列ベクトル "x" があるとします
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列にマッチする正規表現
empty_string_pattern <- "^$"

# "grepl" で空文字列を含む要素を抽出
empty_strings <- grepl(empty_string_pattern, x)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- length(empty_strings[which(empty_strings)])

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

上記の方法はいずれも、R言語で文字列ベクトル内の空文字列をカウントする方法として有効です。状況に応じて、使いやすく分かりやすい方法を選択してください。

# 文字列ベクトルを作成
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列かどうかを判定する関数
is_empty <- function(str) {
  return(length(str) == 0)
}

# "sapply" で各要素を判定
empty_strings <- sapply(x, is_empty)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- sum(empty_strings)

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

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# 文字列ベクトルを作成
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列にマッチする正規表現
empty_string_pattern <- "^$"

# "grepl" で空文字列を含む要素を抽出
empty_strings <- grepl(empty_string_pattern, x)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- length(empty_strings[which(empty_strings)])

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

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説明

上記コードは、以下の内容を実行します。

方法1:

1. x という名前の文字列ベクトルを作成します。このベクトルには、空文字列と非空文字列が含まれています。
2. is_empty という名前の関数を定義します。この関数は、引数として渡された文字列が空文字列かどうかを判定し、論理値（TRUE または FALSE）を返します。
3. sapply 関数を使用して、is_empty 関数を x ベクトルの各要素に適用します。その結果、empty_strings という名前の論理ベクトルが作成されます。このベクトルには、x ベクトルの各要素が空文字列かどうかが TRUE または FALSE で示されます。
4. sum 関数を使用して、empty_strings ベクトルにおける TRUE の個数をカウントします。この数は、x ベクトル内の空文字列の個数となります。
5. 結果を出力します。

1. empty_string_pattern という名前の正規表現を作成します。この正規表現は、空文字列にのみマッチします。
2. which 関数を使用して、empty_strings ベクトルにおける TRUE の要素のインデックスを取得します。

これらのコード例は、Rで文字列ベクトル内の空文字列をカウントする方法を理解するための出発点として役立ちます。具体的な状況に合わせて、コードを調整する必要がある場合があります。

• 上記のコードは、あくまでも例です。実際のデータや分析目的に合わせて、コードを適宜変更する必要があります。
• 文字列ベクトルの要素が空文字列かどうかを判定する他にも、様々な種類の文字列処理を行うことができます。Rには、そのための様々な関数やライブラリが用意されています。

# 例えば、文字列ベクトル "x" があるとします
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 文字列の長さの頻度表を作成
length_table <- table(lengths(x))

# 空文字列の個数 (長さ0の要素の個数)
number_of_empty_strings <- length_table[1]

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

# 例えば、文字列ベクトル "x" があるとします
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列かどうかを判定する関数
is_empty <- function(str) {
  return(length(str) == 0)
}

# "apply" で各要素を判定
empty_strings <- apply(x, 1, is_empty)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- sum(empty_strings)

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

方法5: nzchar 関数を使用する (base R 3.1.0 以降)

# 例えば、文字列ベクトル "x" があるとします
x <- c("", "Hello", "", "World")

# 空文字列かどうかを判定する関数
is_empty <- function(str) {
  return(!nzchar(str))
}

# "apply" で各要素を判定
empty_strings <- apply(x, 1, is_empty)

# 空文字列の個数をカウント
number_of_empty_strings <- sum(empty_strings)

# 結果表示
print(number_of_empty_strings)

• 上記の方法は、いずれもR 2.1.0以降で使用できます。
• 方法4と方法は、より汎用的な方法であり、ベクトルの要素がどのような型であっても使用できます。
• 方法5は、base R 3.1.0以降でのみ使用できます。