如果格式在大约3000行中是一致的，也许这会起作用：

df <- read.table(text = "precinct_no,newsom_count,dahle_count,difference
0001-100000-SAN PASQUAL,5,18,-13
0002-100090-SAN PASQUAL,567,622,-55
0003-100120-SAN PASQUAL,0,0,0
0004-100150-SAN PASQUAL,0,0,0
0005-105000-RANCHO BERNARDO,572,538,34
0006-105040-RANCHO BERNARDO,609,582,27",
header = TRUE, sep = ",")

df$precinct_no = gsub("[^-]*-(\\d{6})-.*", "\\1", df$precinct_no)
df
#>   precinct_no newsom_count dahle_count difference
#> 1      100000            5          18        -13
#> 2      100090          567         622        -55
#> 3      100120            0           0          0
#> 4      100150            0           0          0
#> 5      105000          572         538         34
#> 6      105040          609         582         27

创建于2022年11月30日，使用reprex v2.0.2
说明：
"[^-]*-(\\d{6})-.*"
[^-]*-匹配一个或多个非“-"字符，然后匹配单个“-”
(\\d{6})捕获此“中间”组（6位数）
-.*"匹配单个“-"，后跟任意数量的任意字符

我喜欢extract这样的东西。你可以只从中间拉出来，也可以把所有东西分开来保存所有永久的信息：

library(tidyverse)

#get the middle
extract(df, 
        precinct_no, 
        into = "precinct_no", 
        regex = ".*-(.*)-.*",
        convert = TRUE)
#>   precinct_no newsom_count dahle_count difference
#> 1      100000            5          18        -13
#> 2      100090          567         622        -55
#> 3      100120            0           0          0
#> 4      100150            0           0          0
#> 5      105000          572         538         34
#> 6      105040          609         582         27

#get everything
extract(df, 
        precinct_no, 
        into = c("ID", "precinct_no", "town"), 
        regex = "(.*)-(.*)-(.*)",
        convert = TRUE)
#>   ID precinct_no            town newsom_count dahle_count difference
#> 1  1      100000     SAN PASQUAL            5          18        -13
#> 2  2      100090     SAN PASQUAL          567         622        -55
#> 3  3      100120     SAN PASQUAL            0           0          0
#> 4  4      100150     SAN PASQUAL            0           0          0
#> 5  5      105000 RANCHO BERNARDO          572         538         34
#> 6  6      105040 RANCHO BERNARDO          609         582         27

或者如果你不喜欢regex，只想在“-"上拆分：

library(tidyverse)

separate(df, 
         precinct_no , 
         into = c("ID", "precinct_no", "town"), 
         sep = "-", 
         convert = TRUE)
#>   ID precinct_no            town newsom_count dahle_count difference
#> 1  1      100000     SAN PASQUAL            5          18        -13
#> 2  2      100090     SAN PASQUAL          567         622        -55
#> 3  3      100120     SAN PASQUAL            0           0          0
#> 4  4      100150     SAN PASQUAL            0           0          0
#> 5  5      105000 RANCHO BERNARDO          572         538         34
#> 6  6      105040 RANCHO BERNARDO          609         582         27

或者，如果您不喜欢regex，而希望保留基数R：

df$precinct_no <- unlist(Map(\(x)x[2], strsplit(df$precinct_no, "-")))
df
#>   precinct_no newsom_count dahle_count difference
#> 1      100000            5          18        -13
#> 2      100090          567         622        -55
#> 3      100120            0           0          0
#> 4      100150            0           0          0
#> 5      105000          572         538         34
#> 6      105040          609         582         27