R变异&；gsub，其中模式基于列

我正在尝试使用

mutate（）

和

gsub（）

从

var\u 1

中删除

pattern

由于

gsub（）。否则，它将只使用
模式
列中的第一条记录

我想知道是否有其他方法可以在不使用
rowwise（）
的情况下实现相同的结果，因为它会大大降低过程的速度

test <- data.frame(
  var_1 = c('1AB', '2AB', '3C')
  ,pattern = c('AB','A','C')
)

test %>%
  dplyr::rowwise() %>%
  dplyr::mutate( result = sub(pattern, '', var_1)
          )

test%
dplyr:：行方式（）%>%
dplyr:：mutate（结果=sub（模式“”，变量1）
)

预期结果：

# A tibble: 3 x 4
# Rowwise: 
  var_1 var_2 pattern result
  <chr> <lgl> <chr>   <chr> 
1 1AB   FALSE AB      1     
2 2AB   TRUE  A       2B    
3 3C    FALSE C       3 

#一个tible:3 x 4
#顺时针：
变量1变量2模式结果
1 AB假AB 1
2真正的A 2B
3C假c3
您可以使用矢量化的
stringr
选项

使用
str\u remove
：

library(dplyr)
library(stringr)

test %>% mutate(result = str_remove(var_1, pattern))

#  var_1 pattern result
#1   1AB      AB      1
#2   2AB       A     2B
#3    3C       C      3

这与使用替换为“
”
的
str\u replace
相同

我们可以使用
map2

library(dplyr)
library(purrr)
test %>% 
      mutate(result = map2_chr(var_1, pattern, ~ sub(.y, '', .x)))

谢谢Ronak！我试着比较mutate+str_替换和with+str_替换，似乎mutate+str_替换要慢得多。你知道为什么会这样吗（请参阅我下一篇评论中的代码）？microbenchmark:：microbenchmark（test%>%mutate（temp=stringr:：str_remove（string=var_1，pattern=pattern）），with（test，stringr:：str_remove（string=var_1，pattern=pattern）），times=10L）我实际上不知道
mutate
是否会增加额外的开销。您正在测试多少行数据？我使用的是上面定义的相同数据帧，因此有3行数据，而
mutate
方法所需时间至少是
with
方法的10倍。如果使用3行数据，则无法获得任何有意义的结果。将数据扩展到至少10k行，然后进行测试。
library(dplyr)
library(purrr)
test %>% 
      mutate(result = map2_chr(var_1, pattern, ~ sub(.y, '', .x)))