有时候我们要处理的是非结构化的数据，例如网页或是电邮资料，那么就需要用R来抓取所需的字符串，整理为进一步处理的数据形式。R语言中有一整套可以用来处理字符的函数，在之前的 博文 中已经有所涉及。但真正的要用好字符处理函数，则不得不用到正则表达式。 正则表达式（Regular Expression、regexp） 是指一种用来描述一定数量文本的模式。熟练掌握正则表达式能使你随心所欲的操作文本来达成目标。其实学习正则表达式并没有想像中的那么困难。最好方法是从例子开始，然后多练习，多使用。网络上已经有许多不错的参考资料，例如 这篇 或 那篇 。本文假设你对正则表达式有了基本的了解，下面我们来看看如何在R里面来使用它。
假设我们有一个字符向量，包括了三个字符串。我们的目标是从中抽取电邮地址。R语言中很多字符函数都能识别正则表达式，而最重要的函数就是gregexpr()。该函数的第一个参数是正则表达式，前后需要用引号，对元字符进行转义时要用\\。第二个参数是等待处理的文本。那么用如下三行代码，我们从word字符向量中得到一个列表，其中第一项元素中的5表示电邮地址从第5个字符位置开始，24表示电邮地址长度为24。
word <- c('abc noboby@stat.berkeley.edu','text with no email','first me@mything.com also you@yourspace.com')pattern <- '[-A-Za-z0-9_.%]+@[-A-Za-z0-9_.%]+\\.[A-Za-z]+'(gregout <- gregexpr(pattern,word)) [[1]]
[1] 5
attr(,”match.length”)
[1] 24
[[2]]
[1] -1
attr(,”match.length”)
[1] -1
[[3]]
[1] 7 27
attr(,”match.length”)
[1] 14 17
下一步我们需要将电邮地址抽取出来，此时配合substr函数，即可根据需要字符串的位置来提取子集。
substr(word[1],gregout[[1]],gregout[[1]]+attr(gregout[[1]],'match.length')-1)
[1] “noboby@stat.berkeley.edu”
更方便的使用方式是根据上述方法建立一个自定义函数getcontent，参数s表示待处理的文本，参数g表示的是通过gregexpr函数处理后的结果。这个函数我们在后面还会用到。
getcontent <- function(s,g){ substring(s,g,g+attr(g,'match.length')-1)}getcontent(word[1],gregout[[1]]) 下面我们用一个较大的例子来说明在实际的数据抓取工作中，如何使用正则表达式。豆瓣电影是博主经常去的地方。此次任务目标是要抓取豆瓣电影中250部最佳电影的资料。R代码如下：
url<-'http://movie.douban.com/top250?format=text'# 获取网页原代码，以行的形式存放在web变量中web <- readLines(url,encoding="UTF-8")# 找到包含电影名称的行编号name <- web[grep('<td headers="m_name">',web)+1]# 用正则表达式来提取电影名gregout <- gregexpr('>\\w+',name)movie.names = 0for(i in1:250){ movie.names[i]<-getcontent(name[i],gregout[[i]])}movie.names <- sub('>','',movie.names)# 找到包含电影发行年份的行编号并进行提取year <- web[grep('<span class="year">',web)]movie.year <- substr(year,36,39)# 找到包含电影评分的行编号并进行提取score <- web[grep('<td headers="m_rating_score">',web)+1]movie.score <- substr(score,21,23)# 找到包含电影评价数量的行编号并进行提取rating <- web[grep('<td headers="m_rating_num">',web)+1]movie.rating <- sub(' *','',rating)# 合成为数据框movie <- data.frame(names=movie.names,year=as.numeric(movie.year), score=as.numeric(movie.score),rate=as.numeric(movie.rating))# 绘散点图library(ggplot2)p <- ggplot(data=movie,aes(x=year,y=score))p+geom_point(aes(size=rate),colour='lightskyblue4', position="jitter",alpha=0.8)+ geom_point(aes(x=1997,y=8.9),colour='red',size=4) 
用散点图来观察数据，可以看到前250名电影中大部分是1980年之后发行的。1997年和2010年发行的电影有不少精品。而其中红色点所代表的是哪部电影你知道吗？那就是Titanic。
参考资料：Concepts in Computing with Data
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