原來，早在距今5000多年前，也有類似中醫針灸穴位的概念！
（似乎這時間點比黃帝內經還早）
在1991年兩名登山客在阿爾卑斯山脈徒步旅行的時候，發現了一個人倒臥在冰河之中，下半身已經完全結凍，後來科學家和考古學家對他進行了分析，發現原來他是距今約5300年前的木乃伊——「冰人奧茲」（Ötzi the Iceman）
更有趣的是，科學家使用了影像學技術，對其進行分析，發現了身上有10幾處肉眼可見或是用光譜（300nm-1000nm）掃描後發現的刺青（tattoos），而這些刺青一般認為跟中醫針灸穴位不謀而合。
＃然後我們默默覺得這些tattoo有的長得實在很像易經的卦象
「☷」、「☰」，也有的是十字形的「＋」
也有其他研究指出，這些tattoos的位置多位在關節處以及脊柱兩旁（看起來有點像是腎兪穴），且他們認為冰人奧茲有一些下背痛或是退化性關節炎等問題，因此，這些tattoos應該是有著治療的意義。
＃這樣感覺跟中醫觀念裡的腎可以處理腰膝的不適感覺又串起來了！！！
以上內容來自 臉譜出版 發行的《皮膚大解密》書中所提到的這段內容，突然想到這跟現在耳針、埋線，甚至是常聽到的灸療保健方法「若要安，莫要三里乾」有著異曲同工的效果，目的在於讓治療效果延長。
不過呢，也不知道以前的人是用什麼材料作為刺青的材料就是了！
詳細的細節我們會再深入找資料，發現更有趣的會再跟大家分享
＃如果喜歡我們這次簡單的分享希望可以幫我們分享出去，
我們會更有動力產出其他內容喔！！！！！
資料來源：
Marco Samadelli, Marcello Melis, Matteo Miccoli, Eduard Egarter Vigl, Albert R. Zink, Complete mapping of the tattoos of the 5300-year-old Tyrolean Iceman, Journal of Cultural Heritage, Volume 16, Issue 5, 2015, Pages 753-758, ISSN 1296-2074,
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S129620741500002
r字串處理 在 [程式] R的字串處理- 看板Statistics 的推薦與評價
[軟體程式類別]:
R
[程式問題]:
資料處理
[軟體熟悉度]:
中(3個月到1年)
[問題敘述]:
最近常在處理字串
發現自己會的 function 很不夠用
想多學點 function
我列出一些我常用的
希望能拋磚引玉
請各位高手能教我一些高招
[程式範例]:
前言 :
R 的字串處理 ,
要小心注意 character , factor , numeric 這三種物件的誤轉換和混用
factor 是一種很討厭的物件 ,
因為它在轉成數字和字串的時候 ,
常常會變成跟原本不一樣的東西 ,
建議資料處理的過程 ,
預設用 matrix 和 character 兩種而避免使用 data.frame
------------------------------------------------------------------
1.字串黏合
paste ("A","B",sep="") ---->>> "AB"
2.字串切割
strsplit("A.B",split=".",fixed=T) ---->>> "A" "B"
3.精確穩合
x <- c("AB","AA")
x %in% "AB" ---->>> TRUE FALSE
4.部份吻合 + (回傳 which)
x <- c("AB","AA")
grep("B",x) ---->>> 1
grep("A",x) ---->>> 1 2
grep("B",x,value=T) ---->>> "AB"
grep("B",x,value=T,invert=T) ---->>> "AA"
grep("C",x) ---->>> integer(0)
#若目的是要找 index , 建議改用 grepl
4-2.部份吻合 + (回傳判斷式)
x <- c("AB","AA")
grepl("B",x) ---->>> TRUE FALSE
4-3.部份吻合 + (回傳位置) + (回傳??)
x <- c("BBB","AAA","CCB")
regexpr("B",x) ---->>> 1 -1 3 (第一次 "hit" 的位置)
1 -1 1 (有無 "hit")
5.子字串
substr("human123456",start=1,stop=5) ---->>> "human"
!!注意!! 4-3 的 regexpr
與這個 substr 結合起來 ,
在寫 網頁Parser 的時候很好用
regexpr 能定義出 statr=多少
所謂的網頁Parser
就是你去下載某些 html 檔案
檢視原始碼
然後找出你需要的資料
再找出一些能 cut 的規則
用 strsplit 搭配 TR , TD 之類的字串去切出你要的資料
6.特定字元取代 (1st hit)
x <- "AABB"
sub("A",replacement="C",x) ---->>> "CABB"
6-2.全部特定字元取代 (global hit)
x <- "AABB"
gsub("A",replacement="C",x) ---->>> "CCBB"
7.計算字串長度
### 盡量別用這個 fuction
x <- c("A","AAA","AAAAA")
nchar(x) ---->>> 1 3 5
nchar(as.factor(x)) ---->>> 1 1 1
8.多重字元(串)貼合 (矩陣內)
x <- matrix(letters[1:6],2,3)
apply(x,1,paste,collapse="") ---->>> "ace","bdf"
apply(x,2,paste,collapse="") ---->>> "abc","def"
9. 字元反轉
x <- c("A B","*.")
sapply(lapply(strsplit(as.character(x), NULL), rev), paste, collapse="")
[1] "B A" ".*"
10.字元檢查
x <- c("A B","*.")
unique(unlist(strsplit(as.character(x),split="",fixed=T)))
[1] "A" " " "B" "*" "."
-----------------------------------------------------------
Regular expression : 字串模糊比對 , 或特定字母排列模式的抓取
在R內
基本上分成3種
Basic regular expression (BRE) --> extended = FALSE
Extended regularexpression (ERE) --> extended = TRUE (預設)
perl-like (perl) --> perl = TRUE
雙冒號代表我測試過且成功
單冒號代表網路上抓下來或是測試失敗
--------------------------------------------------------------
通用部分
{,}
* :: {0, } 至少出現0次, 最多無限多次
+ :: {1, } 1 無限多次
? :: {0,1} 0 1
[Aa] :: A 或 a
[^1-9] :: not 1:9
[1-9] :: 1:9
[a-z] :: a b c ... z
[A-Z] :: A B C ... Z
[a-zA-Z] :: 所有英文字母
[W-z] :: WXYZabc....z
[w-Z] :: 不可使用!
(AB) :: 括號一次收集多個字元 ### 一種延伸字串的寫法
舉例 :
x <- c("company","companies",)
可以用以下兩種寫法
1. grep("[company|companies]",x)
2. grep("compan(y|ies)",x)
第二種在大資料的時候會比較快
$ :: 字尾限定
^ :: 字首限定
| :: "ABC|EFG" --> grep("ABC"or"DEF",x)
. :: 任意字元
-----------------------------------------------------
ERE , extended = TRUE
digit (數字)
\\d :: [0-9]
\\D :: [^0-9]
[[:digit:]] :: 同上
[^[:digit:]] :: 同上
blank (空白)
\\s :: 能切開 " " 或 "\t"
\\S :: 切開非空白及 tab 的字元
[[:blank:]] :: 同上
[^[:blank:]] :: 同上
AlphaBet + Digit (正常字元)
\\w :: [0-9a-zA-Z]
\\W :: [^0-9a-zA-Z]
[[:alnum:]] :: 同上
[^[:alnum:]] :: 同上
AlphaBet (英文字元)
[[:alpha:]] :: 同上
[^[:alpha:]] :: 同上
特殊符號
[[:punct:]] :: ! " # $ % & ' ( ) * + , - .
/ : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ ` { | } ~
[^[:punct:]] :: 英文字 , 數字 (注意! , \t 和 \n 都會被切掉)
注意 ! 正斜線這個符號很容易與其他 regular expr 混淆
必須仔細檢查 "\" 存在的字串
可印符號
[[:print]] :: 所有字元 (數字,字母,特殊符號,空白)
\n , \t , \001 除外
16進位字元
[[:xdigit:]] :: 16進位有關英文或數字
[0-9a-fA-F]
大小寫英文字元
[[:upper:]] :: 大寫英文字元 [A-Z]
[^[:upper:]] :: 非大寫 [^A-Z]
[[:lower:]] :: 小寫 [a-z]
[^[:lower:]] :: ^[a-z]
注意 "\t" 還是會被留下來
空白和換行等
[[:space:]] :: " " , \t , \n , \f , \r
(\f : 換行但不回到行頭)
(\r : 回到行頭並消除此行內所有的文字)
P.S. 這兩種不常用,當豆知識即可
[[:graph:]] :: [A-Za-z0-9]再加[["punct"]]
----------------------------------------------------------
perl = TRUE
\\w : [A-Za-z0-9_]
\\W : [^A-Za-z0-9_]
\\s : [\t\n\r\f]
\\S : [^\t\n\r\f]
\\d : [0-9]
\\D : [^0-9]
----------------------------------------------------------
regular expression 工事中 (未完)
感覺這篇被我當筆記來用了
reference:
1. https://www.rtfiber.com.tw/~changyj/
2. https://www.stat.psu.edu/~dhunter/R/html/base/html/regex.html
----------------------------------------------------------
大小寫切換
TRUTH <- c("Abc","ABC")
a <- gsub("(\\w)","\\L\\1",TRUTH,perl=TRUE) ---> "abc","abc"
b <- gsub("^(\\w)","\\U\\1",a,perl=TRUE) ---> "Abc","Abc"
同上 , 非常神秘的 Bug !?
T123 <- c("Tgfbr1","Cd320","Ndrg3","Aldoa","Bckdk","Tmed3","Hfe2")
> gsub( "(\\w)", "\\L\\1" , T123 , perl=T)
[1] "LTLgLfLbLrL1" "LCLdL3L2L0" "LNLdLrLgL3"
[4] "LALlLdLoLa" "LBLcLkLdLk" "LTLmLeLdL3"
[7] "LHLfLeL2"
> gsub( "(\\w)", "\\L\\1" , T123 , perl=TRUE)
[1] "tgfbr1" "cd320" "ndrg3" "aldoa" "bckdk" "tmed3"
[7] "hfe2"
---------------------------------------
消除多餘空白
> x <- "Hey! Apple "
> gsub(" {2,}","",x)
[1] "Hey! Apple" ### 容忍一個空白 , 但兩個以上至無限大則消除
---------------------------------------
在處理混合字串與數字的資料矩陣的時候
常常需要在 data.frame 和 matrix 之間切換
有時候會字串會被一些預設的空白字元夾住
ex:
"1" , "15" , "333"
經過轉換以後
" 1" , " 15" , "333" (fit 最長字串的長度)
> DATA <- gsub("^ *| *$",as.matrix(DATA))
---------------------------------------
### 一些參考的 pattern
1. "^\\d+$" ### 純數字的欄位 ###
2. "^ *| *$" ### 字首字尾的空白(搭配 gsub) ###
3. "^[0][\\.]{0,1}[0]*$" ### "0" "0.0" "0.00" "0.000" "0.0000" ,
bug 是 "0." "00"
####################################################################
放一些 linux 下的好用指令
光用 R 來做字串處理不夠用
原因在於若處理的檔案太大
光是讀進 R 就累死人
這邊主要是應用在檔案減肥
文字檔案
rs123\t0|1:0000\tAAAA
rs456\t1|0:0000\tBBBB
###################
橫向
grep [-w : word]
[-f : 給 pattern file]
[-F : 精確比對] ### 若要搜尋固定字串 , -F必下 (快超多)
1. cat 文字檔案|grep -w 'rs' ### 沒東西
2. cat 文字檔案|grep -w -F 'rs123' ### 出第一行
3. car 文字檔案|grep -w '^rs.*$' ### 二行皆出
###################
縱向
cut [-d : 用tab切開會是3個column的矩陣]
1. cut -d'\t' -f1,2 原檔 > 新檔 ### 留下 1 and 2 columns
###################
橫向
sed
1. sed -n '6,$p' 原檔 > 新檔 ### 從第六行開始 , print 至尾行
### 或可理解成, 把 1~5行切掉
2. sed 's/:\S*/HAHA/g' 原檔 > 新檔 ### s=取代 , g=global
### 把紅色的正規 pattern 取代成綠色
###################
當檔案有 10000000 rows , 讀不進 R 怎辦?
就算讀進 R , 資料太大一直 SWAP 電腦動不了怎麼辦?
經過一番苦戰
我建議以下的思考方式
0. 先透過上述方式
直接在終端機把檔案減肥
1. 檔案列數 <- system("wc -l 檔案",intern=TRUE)
LOOP <- ceiling(檔案列數 / 5000)
for(g in 1:LOOP) ### 用while可省前兩行
{ tmp <- read.table(檔案,skip=5000*(g-1),nrow=5000) ### 但我只熟 for
expr(中間的各種處理)
write.table(tmp,g)
Sys.sleep(5) ### 給一點時間讓電腦回氣
}
2. system("cat 小檔案1 小檔案2 小檔案3 .... > 總檔案") ### 檔案 rbind()
雖然不是最快的方法
但 Over night 是一定可以把檔案處理完的
以上
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