下面内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容（原文8251字）。
一、字符串检测和位置查找
3、统计匹配模式的数量
str_count()函数可以用来统计匹配模式在每个字符串中出现的次数。例如：
str_count(country, "an")
输出结果为：
[1] 0 1 1 0
这里“American”和“Japan”中各有1个“an”，而其他字符串中没有。
4、应用例子
下面我们将使用一个模拟的医疗记录数据集，其中包含各种病历记录，我们将用这些函数来查找和统计记录中包含特定症状或疾病的条目。
library(stringr) # 加载stringr包，以便使用字符串处理函数
# 示例医疗记录数据，包含多个病人的症状描述
records <- c("Patient 1: Diagnosed with type 2 diabetes and diabetes complications.",
"Patient 2: No history of diabetes, but has high cholesterol.",
"Patient 3: Type 1 diabetes and diabetes management issues.",
"Patient 4: History of asthma and seasonal allergies.",
"Patient 5: Diabetes management plan reviewed in last visit, diabetes treatment was updated.")
# 使用str_which()函数找出包含“diabetes”这一模式的记录的索引
# str_which()返回的是符合条件的记录的索引位置
indices_with_diabetes <- str_which(records, "diabetes")
# 使用str_count()函数计算每条记录中“diabetes”出现的次数
# str_count()返回的是一个向量，其中每个元素表示对应记录中“diabetes”的出现次数
count_diabetes <- str_count(records, "diabetes")
# 根据之前得到的索引提取包含“diabetes”的记录
# records_with_diabetes中包含了所有包含“diabetes”的记录
records_with_diabetes <- records[indices_with_diabetes]
# 使用索引提取“diabetes”出现次数
# counts_in_records中包含了对应记录中“diabetes”的出现次数
counts_in_records <- count_diabetes[indices_with_diabetes]
# 打印结果：遍历每条包含“diabetes”的记录，并显示记录的索引、内容以及“diabetes”的出现次数
for (i in seq_along(records_with_diabetes)) {
# 使用sprintf()格式化字符串，将记录的索引、内容和出现次数插入到打印的文本中
cat(sprintf("Record %d: \"%s\" contains 'diabetes' %d time(s).\n",
indices_with_diabetes[i], records_with_diabetes[i], counts_in_records[i]))
}
结果为：
Record 1: "Patient 1: Diagnosed with type 2 diabetes and diabetes complications." contains 'diabetes' 2 time(s).
Record 2: "Patient 2: No history of diabetes, but has high cholesterol." contains 'diabetes' 1 time(s).
Record 3: "Patient 3: Type 1 diabetes and diabetes management issues." contains 'diabetes' 2 time(s).
Record 5: "Patient 5: Diabetes management plan reviewed in last visit, diabetes treatment was updated." contains 'diabetes' 1 time(s).
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。
- 每篇文章篇幅在5000字 至9000字之间。
- 内容涵盖试验统计、预测模型、科研绘图、数据库、机器学习等热点领域。
《用 R 探索医药数据科学》专栏目录（截止11月份19日）
第一章：认识数据科学和R
第二章：R的安装和数据读取
第三章：认识数据
第四章：数据的预处理
第五章：定量数据的统计描述
第六章：定性数据的统计描述
第七章：R的传统绘图
第八章：R的进阶绘图
第九章：临床试验的统计
第十章：Meta分析攻略
第十一章：主成分分析
第十二章：常见类型回归分析
第十三章：生存分析模型
第十四章：匹配技术应用
第十五章：判别和聚类分析
第十六章：机器学习入门
第十七章：文献计量学
