R语言data1$S = as.numeric(sub("(.+= )([0-9\\.]+)(.+)", "\\2", data1$S, perl = T))

这行代码的作用是将data1数据框中的S列中的字符串转换为数字类型，并将结果存储在S列中。具体来说，这行代码使用sub函数将S列中的第一个数字提取出来并转换为数字类型，并将结果替换原来的字符串。其中，正则表达式"(. = )([0-9\\.] )(. )"匹配了S列中以"= "开头，以空格结尾的数字字符串，并将其中的数字提取出来。perl=T表示使用Perl正则表达式引擎进行匹配。

相关问题

用r，data.frame的格式为ID _hr0 _hr1 _hr2 _hr4 _hr8 _hr12 _hr16 _hr24 _hr36，列出数值随列依次增高的行

### 回答1：
可以使用`tidyr`和`dplyr`库来实现。具体步骤如下：

1. 将数据框从宽格式转换为长格式，即将`_hr0`到`_hr36`列的数据变为一列，并将其对应的时间点作为一列。可以使用`tidyr::pivot_longer()`函数实现。

2. 使用`dplyr::arrange()`函数按照数值从小到大对数据框进行排序。

3. 输出排好序的数据框。

下面是具体的代码实现：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 假设数据框名为df，ID列为第一列
df_long <- df %>%
  pivot_longer(cols = _hr0:_hr36, names_to = "hour", values_to = "value") %>%
  mutate(hour = as.numeric(sub("_hr", "", hour)))

df_sorted <- df_long %>%
  arrange(value)

# 输出排好序的数据框
df_sorted

这样，就可以得到数值随列依次增高的数据框了。

### 回答2：
首先，我们可以使用R语言中的data.frame函数创建一个具有上述列名的数据框。假设我们的数据框名为df。

然后，我们可以使用R语言中的排序函数order来按照列的值进行排序，并选择以递增顺序排列的行。为了实现这一点，我们可以使用apply函数对每一列应用order函数，并将结果存储在一个新的矩阵中。代码如下：

# 创建数据框
df <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4),
                 _hr0 = c(5, 2, 3, 1),
                 _hr1 = c(4, 1, 2, 3),
                 _hr2 = c(3, 4, 1, 2),
                 _hr4 = c(2, 3, 4, 1),
                 _hr8 = c(1, 4, 3, 2),
                 _hr12 = c(2, 1, 4, 3),
                 _hr16 = c(3, 2, 1, 4),
                 _hr24 = c(4, 3, 2, 1),
                 _hr36 = c(1, 3, 4, 2))

# 选择以递增排序的行
sorted_rows <- apply(df[,-1], 1, function(row) row[order(row)])

# 输出结果
sorted_rows

这样，sorted_rows矩阵将包含按照数值递增排序的行。你可以根据需要将其保存到一个新的数据框或进行进一步的分析。