Как извлечь число из строки в фрейме данных и поместить его в новый столбец?

Мы можем использовать parse_number из readr

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
df %>%
    mutate(new = readr::parse_number(as.character(test)))

Что касается проблемы с OP, он выбирает только первый элемент list ([[1]]) из str_extract_all (который возвращает list). Вместо этого лучше использовать str_extract, так как нам нужно извлечь только первый экземпляр одной или нескольких цифр (\\d+).

df %>%
    mutate(new = as.numeric(str_extract(test, "[0-9]+")))

Если нам нужно получить вывод из str_extract_all (в случае), unlistlist в vector, а затем применить as.numeric к этому vector

df %>%
     mutate(new = as.numeric(unlist(str_extract_all(test, "[0-9]+"))))

Если есть несколько экземпляров, сохраните его как list после преобразования в numeric, перебирая элементы list с помощью map

df %>% 
     mutate(new = map(str_extract_all(test, "[0-9]+"), as.numeric))

ПРИМЕЧАНИЕ. Решение на основе str_extract было впервые опубликовано здесь.

В base R мы можем использовать regexpr

df$new <- as.numeric(regmatches(df$test, regexpr("\\d+", df$test)))

Обновлять

В обновленном примере, если нам нужно получить два экземпляра чисел, первый из них можно извлечь с помощью str_extract, а последний (также можно использовать stri_extract_last - из stringi), предоставив поиск по регулярному выражению для проверки цифр, за которыми следует . и «текст»

df %>% 
  mutate(new1 = as.numeric(str_extract(test, "\\d+")),
      new2 = as.numeric(str_extract(test, "\\d+(?=\\.txt)")))
#            test value new1 new2
#1 test_A_1_1.txt  0.51    1    1
#2 test_A_2_1.txt  0.52    2    1
#3 test_A_3_1.txt  0.56    3    1

Учитывая, что они имеют фиксированную ширину, вы можете:

df$new <- substr(df$test, 8, 8) %>% as.integer

Я рекомендую использовать as.integer, а не as.numeric, потому что вы работаете с целыми числами, а не с плавающей запятой.

Немного изменив существующий код:

df %>% 
  mutate(new = as.integer(str_extract(test, "[0-9]+")))

Или просто

df$new <- as.integer(str_extract(df$test, "[0-9]+"))

Почему не базовое решение R?

df$new <- as.numeric(gsub("[^[:digit:]]+", "", df$test))

df
#          test value new
#1 test_A_1.txt  0.51   1
#2 test_A_2.txt  0.52   2
#3 test_A_3.txt  0.56   3

Редактировать.

Следуя примеру пользователя @camille отвечать, где строки могут иметь разное количество цифр, вот решение с использованием пакета stringr.

df1 <- data.frame(test = c("test_A_1.txt", "test_A_2.txt", "test_A_3.txt"), value = c(0.51, 0.52, 0.56))
df2 <- data.frame(test = c("test_A_1_1.txt", "test_A_2_1.txt", "test_A_3_1.txt"), value = c(0.51, 0.52, 0.56))
df3 <- data.frame(test = c("test_A_1_1.txt", "test_A_2_1.txt", "test_A_3_1.txt", "test_A_4_2_1.txt"), value = c(0.51, 0.52, 0.56, 2))

num2cols <- function(DF, col = "test"){
  s <- stringr::str_extract_all(DF[[col]], "[[:digit:]]+")
  Max <- max(sapply(s, length))
  new <- do.call(rbind, lapply(s, function(x){
    as.numeric(c(x, rep(NA, Max - length(x))))
  }))
  names_new <- paste0("new", seq.int(ncol(new)))
  setNames(cbind(DF, new), c(names(DF), names_new))
}

num2cols(df1)
num2cols(df2)
num2cols(df3)

Увидев, как вы сказали, что у вас может быть несколько чисел в имени файла, я бы предложил использовать более подробный метод, но он будет масштабироваться для работы с более чем 1 или 2 числами. Таким образом, вы не будете жестко кодировать столбцы, такие как new1 и new2. Для иллюстрации я добавил третью цифру к одному из имен файлов.

Первоначальная проблема, с которой вы столкнулись, заключалась в том, что str_extract_all возвращает список, и затем вам нужно извлечь элементы из этого списка. Вы можете отменить вложенность этого списка, чтобы получить отдельные строки для каждого числа, добавить ключ, который упорядочивает числа каждого имени файла, а затем распространить на широкую форму, чтобы получить один столбец для каждого числа, с NA, где в имени файла нет числа.

library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)

df <- data.frame(test = c("test_A_1_1.txt", "test_A_2_1.txt", "test_A_3_1.txt", "test_A_4_2_1.txt"), value = c(0.51, 0.52, 0.56, 2))

df %>%
  mutate(nums = str_extract_all(test, "\\d+")) %>% 
  unnest(nums) %>%
  group_by(test) %>%
  mutate(key = row_number()) %>%
  spread(key, value = nums, sep = "")
#> # A tibble: 4 x 5
#> # Groups:   test [4]
#>   test             value key1  key2  key3 
#>   <fct>            <dbl> <chr> <chr> <chr>
#> 1 test_A_1_1.txt    0.51 1     1     <NA> 
#> 2 test_A_2_1.txt    0.52 2     1     <NA> 
#> 3 test_A_3_1.txt    0.56 3     1     <NA> 
#> 4 test_A_4_2_1.txt  2    4     2     1

Мы также можем использовать sub или stringi::stri_extract_last_regex:

sapply(df1, function(x) sub('.*(\\d{1}).*', '\\1', x))

или

sapply(df1, function(x) stringi::stri_extract_last_regex(x, "\\d{1}"))

Извлечь число из строки во фрейме данных и поместить в новый столбец.

t$new<-substr(t[,1], 8,8)

      test    value  new 

1 test_A_1.txt 0,51 1
2 test_A_2.txt 0,52 2
3 test_A_3.txt 0,56 3