dplyr过滤条件以区分Unicode符号及其Unicode表示形式

我正在尝试根据其格式来过滤Symbol列 \uxxxx

这是很容易在视觉上，就是有些模样$，¢，£，和其他人一样\u058f，\u060b，\u07fe。

但是我似乎无法使用stringi/ 弄清楚dplyr

library(dplyr)
library(stringi)

df <- structure(list(Character = c("\\u0024", "\\u00A2", "\\u00A3", 
                             "\\u00A4", "\\u00A5", "\\u058F", "\\u060B", "\\u07FE", "\\u07FF", 
                             "\\u09F2", "\\u09F3", "\\u09FB", "\\u0AF1", "\\u0BF9", "\\u0E3F", 
                             "\\u17DB", "\\u20A0", "\\u20A1", "\\u20A2", "\\u20A3"), 
                     Symbol = c("$", "¢", "£", "¤", "¥", "\u058f", "\u060b", "\u07fe", "\u07ff", 
                                "৲", "৳", "\u09fb", "\u0af1", "\u0bf9", "฿", "៛", "₠", 
                                "₡", "₢", "₣")), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

   Character Symbol
1    \\u0024      $
2    \\u00A2      ¢
3    \\u00A3      £
4    \\u00A4      ¤
5    \\u00A5      ¥
6    \\u058F \u058f
7    \\u060B \u060b
8    \\u07FE \u07fe
9    \\u07FF \u07ff
10   \\u09F2      ৲
11   \\u09F3      ৳
12   \\u09FB \u09fb
13   \\u0AF1 \u0af1
14   \\u0BF9 \u0bf9
15   \\u0E3F      ฿
16   \\u17DB      ៛
17   \\u20A0      ₠
18   \\u20A1      ₡
19   \\u20A2      ₢
20   \\u20A3      ₣

我尝试过的

我尝试过使用变体nchar但还没有运气


df$Symbol %>% nchar
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

df$Symbol %>% stri_unescape_unicode %>% nchar
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

df$Symbol %>% stri_escape_unicode %>% nchar
# [1] 1 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6

题

我怎样才能在符号列过滤所有形式的行$，¢，£等（相反的行喜欢\u058f，\u060b，\u07fe）？

r dplyr stringr stringi

— 史蒂夫
source

在这种情况下，您尝试使用Regex吗？

— vpz

@vpz我没有，不。我认为会有某种“更正式”的方式来做到这一点，但是如果它可靠地工作，它将很乐意使用正则表达式！

— 史蒂夫（Stevec）

字符表示中的符号是否有某种图案？

— vpz

@vpz唯一的信息是Symbol列中包含的信息（我觉得应该足够了，但是我无法弄清楚如何区分-这很有趣，因为它很容易被人眼看到）

— Stevec

您可以使用，utf8::utf8_valid()但这可能无法区分现有的有效unicode和有效但未分配的unicode。您是否可以扩展最终要实现的目标？

— H

Answers:

编辑：

该功能glyphs_match()从gdtools然而包是专为这个，用它并没有完全返回预期的结果。我使用的Lucida Console是我的字体，使用时获得以下输出glyphs_match()。似乎有一个字形没有被渲染，但是函数返回了TRUE。也许其他用户可以解释为什么会这样。

df$glyph_match <- gdtools::glyphs_match(df$Symbol, fontfile = "C:\\WINDOWS\\Fonts\\lucon.TTF")
    df

   Character   Symbol glyph_match
1    \\u0024        $        TRUE
2    \\u00A2        ¢        TRUE
3    \\u00A3        £        TRUE
4    \\u00A4        ¤        TRUE
5    \\u00A5        ¥        TRUE
6    \\u058F <U+058F>       FALSE
7    \\u060B <U+060B>       FALSE
8    \\u07FE <U+07FE>       FALSE
9    \\u07FF <U+07FF>       FALSE
10   \\u09F2 <U+09F2>       FALSE
11   \\u09F3 <U+09F3>       FALSE
12   \\u09FB <U+09FB>       FALSE
13   \\u0AF1 <U+0AF1>       FALSE
14   \\u0BF9 <U+0BF9>       FALSE
15   \\u0E3F <U+0E3F>       FALSE
16   \\u17DB <U+17DB>       FALSE
17   \\u20A0 <U+20A0>       FALSE
18   \\u20A1        ¢        TRUE
19   \\u20A2 <U+20A2>       FALSE
20   \\u20A3 <U+20A3>        TRUE

较早的答案-可能仅适用于Windows：

具体取决于您的字体/系统，例如，在运行代码时，我的输出与您提供的内容不匹配：

df <- structure(list(Character = c("\\u0024", "\\u00A2", "\\u00A3", 
                             "\\u00A4", "\\u00A5", "\\u058F", "\\u060B", "\\u07FE", "\\u07FF", 
                             "\\u09F2", "\\u09F3", "\\u09FB", "\\u0AF1", "\\u0BF9", "\\u0E3F", 
                             "\\u17DB", "\\u20A0", "\\u20A1", "\\u20A2", "\\u20A3"), 
                     Symbol = c("$", "¢", "£", "¤", "¥", "\u058f", "\u060b", "\u07fe", "\u07ff", 
                                "৲", "৳", "\u09fb", "\u0af1", "\u0bf9", "฿", "៛", "₠", 
                                "₡", "₢", "₣")), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

df
   Character   Symbol
1    \\u0024        $
2    \\u00A2        ¢
3    \\u00A3        £
4    \\u00A4        ¤
5    \\u00A5        ¥
6    \\u058F <U+058F>
7    \\u060B <U+060B>
8    \\u07FE <U+07FE>
9    \\u07FF <U+07FF>
10   \\u09F2 <U+09F2>
11   \\u09F3 <U+09F3>
12   \\u09FB <U+09FB>
13   \\u0AF1 <U+0AF1>
14   \\u0BF9 <U+0BF9>
15   \\u0E3F <U+0E3F>
16   \\u17DB <U+17DB>
17   \\u20A0 <U+20A0>
18   \\u20A1        ¢
19   \\u20A2 <U+20A2>
20   \\u20A3 <U+20A3>

但是捕获字形是否存在的一种粗略方法是：

 nchar(capture.output(cat(df$Symbol, sep = "\n"))) == 1

[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[18]  TRUE FALSE FALSE

因此可以通过以下方式过滤字形：

library(dplyr)

df %>%
  filter(nchar(capture.output(cat(Symbol, sep = "\n"))) == 1)

  Character Symbol
1   \\u0024      $
2   \\u00A2      ¢
3   \\u00A3      £
4   \\u00A4      ¤
5   \\u00A5      ¥
6   \\u20A1      ¢

— 高1
source

使用as.character.POSIXt到“渲染”符号和垫的空间。格式为“ \ uxxxx”的Unicode字符将被打印为单个字符，其他所有字符将更大。然后您可以根据长度进行过滤：

# To keep 'single char' symbols e.g. "$":
df %>% filter(nchar(as.character.POSIXt(Symbol)) >= 2)

# Or for 'unicode format' symbols e.g. "\u07fe":
df %>% filter(nchar(as.character.POSIXt(Symbol)) == 1)

如果您有一个长字符串作为“符号”（例如“ aaaaaaaaaa₣”），则填充将增加并且需要考虑，例如

# To keep 'single char' symbols e.g. "$":
df %>% filter(nchar(as.character.POSIXt(Symbol)) >= 11)

# Or for 'unicode format' symbols e.g. "\u07fe":
df %>% filter(nchar(as.character.POSIXt(Symbol)) <= 10)

— jared_mamrot
source