R 在case_中使用map2替换字符串

我有一个2列tible，

replace\u tbl

，其中有一个模式向量和一个替换向量。我想使用这些列中的值在不同的TIBLE中创建一个新变量，

df

，对于

df

中的每一行，该变量将循环通过

replace\u tbl$pat

的值，如果检测到，将替换为

replace\u tbl$replace

。如果未检测到图案，则应返回

NA

我的感觉是我应该结合使用

mutate（）

，

map2（）

，和

case\u when（）

，但我想不出来。基本上，我想做下面的代码完成的事情，但不必重复多次调用

str\u detect（）

library(tidyverse)

replace_tbl <- tibble(
  pattern = c("Ideal|Premium", "Very Good"),
  replace = c("Apple", "Banana")
)

#what I want to replicate
diamonds %>%
  mutate(new_var = case_when(
    str_detect(cut, replace_tbl$pattern[[1]]) ~ replace_tbl$replace[[1]],
    str_detect(cut, replace_tbl$pattern[[2]]) ~ replace_tbl$replace[[2]],
    TRUE ~ NA_character_
  )) %>%
  head()

# A tibble: 6 x 11
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z new_var
  <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  
1 0.23  Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43 Apple  
2 0.21  Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31 Apple  
3 0.23  Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31 NA     
4 0.290 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63 Apple  
5 0.31  Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75 NA     
6 0.24  Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48 Banana 

库（tidyverse）
替换tbl%
变异（新变量=情况）(
str_detect（剪切、替换_tbl$pattern[[1]]）~replace_tbl$replace[[1]]，
str_detect（剪切、替换_tbl$pattern[[2]]）~replace_tbl$replace[[2]]，
真~NA_性格_
)) %>%
总目（）
#一个tibble:6x11
克拉切割颜色清晰度深度表价格x y z新
1 0.23理想E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43苹果
2 0.21优质E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31苹果
3 0.23良好E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31 NA
4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63苹果
5 0.31良好J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75 NA
6 0.24非常好J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48香蕉
您可以使用fuzzyjoin软件包：

library(fuzzyjoin)
diamonds %>%
  as_tibble() %>% 
  regex_left_join(replace_tbl, by = c(cut = "pattern"))

# A tibble: 53,940 x 12
   carat cut       color clarity depth table price     x     y     z pattern       replace
   <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>         <chr>  
 1 0.23  Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43 Ideal|Premium Apple  
 2 0.21  Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31 Ideal|Premium Apple  
 3 0.23  Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31 NA            NA     
 4 0.290 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63 Ideal|Premium Apple  
 5 0.31  Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75 NA            NA     
 6 0.24  Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48 Very Good     Banana 

库（fuzzyjoin）
钻石%>%
as_tible（）%>%
regex\u left\u join（用=c（cut=“pattern”）替换\u tbl）
#A tibble:53940 x 12
克拉切割颜色清晰度深度表价格x y z图案替换
1 0.23理想E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43理想|优质苹果
2 0.21优质E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31理想|优质苹果
3 0.23良好E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31不适用
4 0.290高级I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63理想|高级苹果
5 0.31良好J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75 NA
6 0.24非常好J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48非常好香蕉

您已经用控制不同正则表达式模式的
进行了分离。
非常感谢——我不知道fuzzyjoin包！