检查R中的列表中是否存在dataframe列值

我有一个大师的颜色如下表

master <- list("Beige" = c("light brown", "light golden", "skin"),
                      "off-white" = c("off white", "cream", "light cream", "dirty white"),
                      "Metallic" = c("steel","silver"),
                      "Multi-colored" = c("multi color", "mixed colors", "mix", "rainbow"),
                      "Purple" = c("lavender", "grape", "jam", "raisin", "plum", "magenta"),
                      "Red" = c("cranberry", "strawberry", "raspberry", "dark cherry", "cherry","rosered"),
                      "Turquoise" = c("aqua marine", "jade green"),
                      "Yellow" = c("fresh lime")
                     )

编辑

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此

c中的任何值（“多色”、“混合色”、“混合色”、“彩虹”、“多色”、“多色”、“多色”、“多色”、“多色”、“多色”）

应视为

多色

可能是我们可以在

堆栈
将
列表添加到单个data.frame之后执行
字符串连接

library(dplyr)
library(fuzzyjoin)
library(tibble)
enframe(master, value = 'color') %>%
      unnest(c(color)) %>% 
      type.convert(as.is = TRUE) %>% 
      stringdist_right_join(df %>%
             mutate(rn = row_number()), max_dist = 3) %>% 
      transmute(color = color.y, output = coalesce(name, color.y))
# A tibble: 19 x 2
#   color         output       
#   <chr>         <chr>        
# 1 multi color   Multi-colored
# 2 purple        purple       
# 3 steel         Metallic     
# 4 metallic      metallic     
# 5 off white     off-white    
# 6 raisin        Purple       
# 7 strawberry    Red          
# 8 strawberry    Red          
# 9 magenta       Purple       
#10 skin          Beige        
#11 skin          Multi-colored
#12 Beige         Beige        
#13 Jade Green    Turquoise    
#14 cream         off-white    
#15 cream         Purple       
#16 multi-colored Multi-colored
#17 offwhite      off-white    
#18 rosered       Red          
#19 light cream   off-white    

库（dplyr）
库（模糊连接）
图书馆（tibble）
enframe（主控，值='颜色'）%>%
unnest（c（颜色））%>%
type.convert（as.is=TRUE）%>%
stringdist\u右\u连接（df%>%
变异（rn=行数（）），最大距离=3）%>%
转化（color=color.y，output=coalesce（name，color.y））
#一个tibble:19x2
#颜色输出
#                    
#1多色多色
#2紫色
#3钢制金属
#4金属
#5米白色米白色
#葡萄干紫
#7草莓红
#8草莓红
#9品红紫色
#10皮米色
#11皮肤多色
#12米色
#13翡翠绿松石
#14乳白色
#15奶油紫
#16多色多色
#17米白色
#18玫瑰红
#19浅奶油色米白色

数据
df以下显示的输出可能与预期不同，因为您的
主列表未显示所有元素。例如，对于
紫色
，它显示为
[1]“薰衣草”“葡萄”“果酱”“葡萄干”“李子”“洋红”
。“紫色”“薰衣草”“葡萄”“果酱”“葡萄干”“李子”“洋红”中没有匹配的元素，如果存在这些值中的任何一个，则应将其视为
紫色
是，但如果您查看输入，则第二个值为“紫色”，被
紫色
是替换，这没问题，但是，您在下面的
Jade Green
中提供的输出没有被
Turquoise
替换，我已经用我可以拥有的模式更新了问题
dplyr
在mutate_impl（.data，dots）中给了我这个错误：计算错误：参数2必须是整数类型，非字符和
enframe
根据
的要求给我这个
，因为数据源没有公共变量返回：@jamesjoyce你能检查连接列的类型吗，即我有两个类型相同的列
typeof（master）
is
list
和
typeof（df$color）
我在问题中提供的是
字符
@jamesjoyce是的，
主文件
列表
被转换为两列数据集，其中包含
enframe
或
堆栈
@jamesjoyce我添加了
类型
df$output <- c("Multi-colored","Purple","Metallic","Metallic","off-white","Purple","Red","Purple","Beige","Beige","Turquoise","off-white","Multi-colored","off-white","Red","off-white")

library(dplyr)
library(fuzzyjoin)
library(tibble)
enframe(master, value = 'color') %>%
      unnest(c(color)) %>% 
      type.convert(as.is = TRUE) %>% 
      stringdist_right_join(df %>%
             mutate(rn = row_number()), max_dist = 3) %>% 
      transmute(color = color.y, output = coalesce(name, color.y))
# A tibble: 19 x 2
#   color         output       
#   <chr>         <chr>        
# 1 multi color   Multi-colored
# 2 purple        purple       
# 3 steel         Metallic     
# 4 metallic      metallic     
# 5 off white     off-white    
# 6 raisin        Purple       
# 7 strawberry    Red          
# 8 strawberry    Red          
# 9 magenta       Purple       
#10 skin          Beige        
#11 skin          Multi-colored
#12 Beige         Beige        
#13 Jade Green    Turquoise    
#14 cream         off-white    
#15 cream         Purple       
#16 multi-colored Multi-colored
#17 offwhite      off-white    
#18 rosered       Red          
#19 light cream   off-white    

df <- structure(list(color = c("multi color", "purple", "steel", "metallic", 
"off white", "raisin", "strawberry", "magenta", "skin", "Beige", 
"Jade Green", "cream", "multi-colored", "offwhite", "rosered", 
"light cream")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L
))