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楼主: 张小鱼爱吃鱼

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楼主

张小鱼爱吃鱼

发表于 2020-9-18 10:20:54 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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1、季节属性：包含全年或者同时包含（春，夏，秋，冬），标为1非季节性，其余的标记为2季节性（不包含空值，不标记空值或者标记为3）
2、接下来对季节属性为空值，就判断变量标题里包含春，夏，秋，冬（只要包含其中一个字就可），标记为季节性，剩下的标记非季节性，怎么实现最右边的标记效果
90ED06F3-2C0B-4dc9-A117-DAA9BBE56D4D - 副本.png

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关键词：季节性接下来

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drunkfish69 发表于8楼查看完整内容

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沙发

drunkfish69 发表于 2020-9-18 18:34:56 |只看作者 |坛友微信交流群

字符串操作可以这样做，程序结构自己去搭吧。

library(tidyverse)
# 刷一遍全年的 ------------------------------------------------------------------
data <- '冬季双十一圣诞节全年'
f.year <- str_detect(data, '全年')
# 刷一遍4季的 ------------------------------------------------------------------
data <- '冬季双十一圣诞节夏季秋季春季'
keys <- c('春', '夏', '秋', '冬')
match.keys <- str_c(keys, collapse = '|')
seasons <- str_count(data, regex(match.keys))
# seasons=4 等同全年，season=（1，2，3）季节性的，season=0 空

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藤椅

张小鱼爱吃鱼

发表于 2020-9-19 09:30:17 |只看作者 |坛友微信交流群

你好，code能写完整吗，我好测试下，下面写的但是会漏掉几种情况，求指点

# 季节属性包含全年
label <- ifelse(grepl("全年",mydata$季节属性), "非季节性", label)

# 季节属性同时包含春夏秋冬。顺序可能有变化，故判断春夏秋冬出现次数
label <- ifelse(stringr::str_count(mydata$季节属性,"[春夏秋冬]")==4, "非季节性","季节性")
label[mydata$季节属性==""] <- ifelse(grepl("[春夏秋冬]",mydata$季节属性[mydata$季节属性==""]), "季节性", "非季节性")

mydata$应实现标记效果 <-label

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板凳

张小鱼爱吃鱼

发表于 2020-9-19 09:46:00 |只看作者 |坛友微信交流群

drunkfish69 发表于 2020-9-18 18:34
字符串操作可以这样做，程序结构自己去搭吧。

麻烦写完整，谢谢

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报纸

drunkfish69 发表于 2020-9-19 11:05:11 |只看作者 |坛友微信交流群

用dput(mydata)把样本数据贴在<code>里

> dput(mtcars)
structure(list(mpg = c(21, 21, 22.8, 21.4, 18.7, 18.1, 14.3,
24.4, 22.8, 19.2, 17.8, 16.4, 17.3, 15.2, 10.4, 10.4, 14.7, 32.4,
30.4, 33.9, 21.5, 15.5, 15.2, 13.3, 19.2, 27.3, 26, 30.4, 15.8,
19.7, 15, 21.4), cyl = c(6, 6, 4, 6, 8, 6, 8, 4, 4, 6, 6, 8,
8, 8, 8, 8, 8, 4, 4, 4, 4, 8, 8, 8, 8, 4, 4, 4, 8, 6, 8, 4),
disp = c(160, 160, 108, 258, 360, 225, 360, 146.7, 140.8,
167.6, 167.6, 275.8, 275.8, 275.8, 472, 460, 440, 78.7, 75.7,
71.1, 120.1, 318, 304, 350, 400, 79, 120.3, 95.1, 351, 145,
301, 121), hp = c(110, 110, 93, 110, 175, 105, 245, 62, 95,
123, 123, 180, 180, 180, 205, 215, 230, 66, 52, 65, 97, 150,
150, 245, 175, 66, 91, 113, 264, 175, 335, 109), drat = c(3.9,
3.9, 3.85, 3.08, 3.15, 2.76, 3.21, 3.69, 3.92, 3.92, 3.92,
3.07, 3.07, 3.07, 2.93, 3, 3.23, 4.08, 4.93, 4.22, 3.7, 2.76,
3.15, 3.73, 3.08, 4.08, 4.43, 3.77, 4.22, 3.62, 3.54, 4.11
), wt = c(2.62, 2.875, 2.32, 3.215, 3.44, 3.46, 3.57, 3.19,
3.15, 3.44, 3.44, 4.07, 3.73, 3.78, 5.25, 5.424, 5.345, 2.2,
1.615, 1.835, 2.465, 3.52, 3.435, 3.84, 3.845, 1.935, 2.14,
1.513, 3.17, 2.77, 3.57, 2.78), qsec = c(16.46, 17.02, 18.61,
19.44, 17.02, 20.22, 15.84, 20, 22.9, 18.3, 18.9, 17.4, 17.6,
18, 17.98, 17.82, 17.42, 19.47, 18.52, 19.9, 20.01, 16.87,
17.3, 15.41, 17.05, 18.9, 16.7, 16.9, 14.5, 15.5, 14.6, 18.6
), vs = c(0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1), am = c(1,
1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), gear = c(4, 4, 4, 3,
3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 3,
3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 4), carb = c(4, 4, 1, 1, 2, 1, 4,
2, 2, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 4, 2, 1,
2, 2, 4, 6, 8, 2)), row.names = c("Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag",
"Datsun 710", "Hornet 4 Drive", "Hornet Sportabout", "Valiant",
"Duster 360", "Merc 240D", "Merc 230", "Merc 280", "Merc 280C",
"Merc 450SE", "Merc 450SL", "Merc 450SLC", "Cadillac Fleetwood",
"Lincoln Continental", "Chrysler Imperial", "Fiat 128", "Honda Civic",
"Toyota Corolla", "Toyota Corona", "Dodge Challenger", "AMC Javelin",
"Camaro Z28", "Pontiac Firebird", "Fiat X1-9", "Porsche 914-2",
"Lotus Europa", "Ford Pantera L", "Ferrari Dino", "Maserati Bora",
"Volvo 142E"), class = "data.frame")

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地板

drunkfish69 发表于 2020-9-19 12:56:12 |只看作者 |坛友微信交流群

library(tidyverse)
sku <- read.csv('data.csv')
sku.fy <- sku %>%
filter(str_detect(.$季节属性, '全年')) %>%
transmute(.$SKU, .$SKU标题, .$季节属性, lab = '非季节')
keys <- c('春', '夏', '秋', '冬')
match.keys <- str_c(keys, collapse = '|')
sku.4s <- sku %>%
filter(!(str_detect(.$季节属性, '全年')) &
str_count(.$季节属性, regex(match.keys)) == 4) %>%
transmute(.$SKU, .$SKU标题, .$季节属性, lab = '非季节')
sku.season <- sku %>%
filter(!(str_detect(.$季节属性, '全年')) &
str_count(.$季节属性, regex(match.keys)) < 4 &
str_count(.$季节属性, regex(match.keys)) > 0) %>%
transmute(.$SKU, .$SKU标题, .$季节属性, lab = '季节性')
sku.title.season <- sku %>%
filter(!(str_detect(.$季节属性, '全年')) &
str_count(.$季节属性, regex(match.keys)) == 0) %>%
filter(str_count(.$SKU标题, regex(match.keys)) > 0) %>%
transmute(.$SKU, .$SKU标题, .$季节属性, lab = '季节性')
sku.title.no <- sku %>%
filter(!(str_detect(.$季节属性, '全年')) &
str_count(.$季节属性, regex(match.keys)) == 0) %>%
filter(str_count(.$SKU标题, regex(match.keys)) == 0) %>%
transmute(.$SKU, .$SKU标题, .$季节属性, lab = '不知道')
sku.labeled <- rbind(sku.fy, sku.4s, sku.season, sku.title.season, sku.title.no)
write.csv(sku.labeled, 'sku.csv')