检测具有多个条件的字符串并在r中变异列

我有Lookup_DF，其中包含引用字符串的字典和包含字符串组合的原始文件，Lookup_DF有基于原始文件中的项填充到结果数据框中的类型

Item1=c("Banana","Toamto","Potato","Palak")
Item2=c("","Orange","Onion","Mango")
Type1=c("Fruit","Vegetable","Vegetable","Leaves")
Type2=c("","Fruit","Vegetable","Fruit")

DF1=data.frame(Item1,Item2,Type1,Type2)

Items=c("Onion,Potato,Ginger","Tomato","Banana","Palak,Mango","Onion,Capsicum","Orange,Sweet_potato")

Raw_file=data.frame(Items)

Result_Type1=c("Vegetable","Vegetable","Fruit","Leaves","","")
Result_Type2=c("Vegetable","","","Fruit","Vegetable","Fruit")
Result=data.frame(Items,Result_Type1,Result_Type2)

我的输出数据框看起来像结果。

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我在case语句中尝试了str_detect，但没有得到它。有人能帮我一下吗。

也许你可以在这两个表之间进行连接（类似于你的表）

首先将把

DF1

放在长格式中。对于

Raw_文件

，使用

separate_rows

在联接前的每一行中都有一个项目

library(tidyverse)

DF1_long <- DF1 %>%
  pivot_longer(cols = everything(), 
               names_to = c(".value", "number"), 
               names_pattern = "(\\w+)(\\d+)$")

Raw_file %>%
  mutate(value = Items) %>%
  separate_rows(value) %>%
  inner_join(DF1_long, by = c("value" = "Item")) %>%
  group_by(Items) %>%
  distinct(Items, number, .keep_all = TRUE) %>%
  pivot_wider(id_cols = Items, 
              names_from = number, 
              values_from = Type, 
              names_prefix = "Result_Type")

库（tidyverse）
DF1_长%
pivot_更长（cols=everything（），
名称_to=c（“.value”，“number”），
名称\u模式=“（\\w+）（\\d+$”）
原始文件%>%
变异（值=项目）%>%
单独的_行（值）%>%
内部联接（DF1长，由=c（“值”=“项”））%>%
分组依据（项目）%>%
不同（项目、编号、.keep_all=TRUE）%>%
枢轴（id\U cols=项目，
name_from=编号，
值\u from=类型，
名称\前缀=“结果\类型”）

输出

  Items               Result_Type2 Result_Type1
  <chr>               <chr>        <chr>       
1 Onion,Potato,Ginger Vegetable    Vegetable   
2 Tomato              NA           Vegetable   
3 Banana              NA           Fruit       
4 Palak,Mango         Fruit        Leaves      
5 Onion,Capsicum      Vegetable    NA          
6 Orange,Sweet_potato Fruit        NA    

项目结果类型2结果类型1
1洋葱、土豆、姜类蔬菜
2西红柿和蔬菜
香蕉和水果
4帕拉克，芒果果叶
5洋葱、辣椒、蔬菜钠
6橘子、红薯、水果