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5050字）。
一、字符串的处理
二、正则表达式的基础要点
正则表达式（Regular Expression，简称regex）广泛用于字符串操作中，它可以通过定义一个“规则字符串”来对文本进行模式匹配，从而实现字符串的查找、替换、分割等操作。正则表达式的语法虽然复杂，但它的强大之处在于能够灵活地处理非结构化文本，帮助数据分析者快速、高效地提取有用信息，解决实践中遇到的各种与文本相关的数据问题。
R语言提供了一些内置函数来处理正则表达式，如grep()、sub()、gsub()、strsplit()和paste()。这些函数结合正则表达式的使用，使得字符串处理变得更加方便和高效。在本节中，我们将详细探讨这些函数的用法，并通过示例演示如何在R中进行字符串处理。
1、正则表达式的基础语法的基本符号
2、正则表达式的基础语法的特殊字符
3、正则表达式的基础语法的常用字符类
\w：匹配字母、数字或下划线
# 示例：匹配字母、数字或下划线
text <- c("word_123", "12345", "!@#", "hello_world")
pattern <- "\\w+"
matches <- grep(pattern, text, value = TRUE)
print(matches)
结果可见：
[1] "word_123" "12345" "hello_world"
\W：匹配非字母、非数字和非下划线的字符
# 示例：匹配非字母、非数字和非下划线的字符
text <- c("word_123", "12345", "!@#", "hello_world")
pattern <- "\\W+"
matches <- grep(pattern, text, value = TRUE)
print(matches)
结果可见：
[1] "!@#"
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
