数据
我使用的是一个大数据集（2.8亿行），spark和r似乎可以很好地处理这个数据集。
问题
我和斯巴克有过矛盾 regexp_extract 功能。我认为这和斯特林格的类似 str_detect 但我还没能成功。的文档 regexp_extract 是有限的。你能帮我一下吗？
雷普雷克斯
这里有一个reprex，我试图识别没有空格的字符串，并将“00:01”粘贴为后缀。

# Load packages

library(tidyverse)
library(sparklyr)
library(SparkR)

# Create data

df <- data.frame(sampletaken = c("06/03/2013", "29/11/2005 8:30", "06/03/2013", "15/01/2007 12:25", "06/03/2013", "15/01/2007 12:25"))

# Create Spark connection

sc <- spark_connect(master = "local", spark_home = spark_home_dir())

# Transfer data to Spark memory

df <- copy_to(sc, df, "df", overwrite = TRUE)

# Modify data

df1 <- df %>%
  dplyr::mutate(sampletaken = ifelse(regexp_extract(sampletaken, " "), sampletaken, paste(sampletaken, "00:01")))

# Collect data as dataframe

df1 <- df1 %>% as.data.frame()
head(df1$sampletaken)

错误
错误：org.apache.spark.sql.analysisexception:无法解析'（不是regexp\u extract（df）。 sampletaken ，''，1））'由于数据类型不匹配：参数1需要布尔类型，但是'regexp\u extract（df。 sampletaken ，''，1''是字符串类型。；1号线位置80；
解决方案

# Load packages

library(tidyverse)
library(sparklyr)
library(SparkR)

# Create data

df <- data.frame(sampletaken = c("06/03/2013", "29/11/2005 8:30", "06/03/2013", "15/01/2007 12:25", "06/03/2013", "15/01/2007 12:25"))

# Create Spark connection

sc <- spark_connect(master = "local", spark_home = spark_home_dir())

# Transfer data to Spark memory

df <- copy_to(sc, df, "df", overwrite = TRUE)

# Modify data

df1 <- df %>%
  dplyr::mutate(sampletaken1 = ifelse(rlike(sampletaken, " "), sampletaken, paste(sampletaken, "00:01")))

# Collect data as dataframe

df1 <- df1 %>% as.data.frame()
head(df1$sampletaken)