在函数tidyverse样式内更改列中的多个字符串答案

【问题标题】：Changing multiple strings in column inside a function tidyverse style在函数tidyverse样式内更改列中的多个字符串
【发布时间】：2021-04-18 05:12:09
【问题描述】：

对于下面的数据框

> df <- data.frame(Country = c("Republic of Ireland", "United Kingdom", "United States of America"))
# Country
# <chr>
# Republic of Ireland               
# United Kingdom                
# United States of America

我有没有办法通过使用函数（tidyverse 样式）来更改国家/地区名称。我还希望能够引用数据框中的特定列。

这是我到目前为止所做的：

# c("Old name", "new name")
name_change = list(c("Republic of Ireland", "Ireland"), 
                   c("United Kingdom", "UK"),
                   c("Russia Moscow", "Russia"),
                   c("United States of America", "USA"))


name_change_func <- function(vec, data = c2, df_col = Country){
  # Expecting vec c("Old name", "new name")
  old_n <- vec[1]
  new_n <- vec[2]
  data %>% 
    mutate(!!df_col = gsub(old_n, new_n, !!df_col ))
}

map_df(name_change, ~name_change_func(.x)) %>%
  group_by(Country) %>%
  filter(row_number(Country) == 1)

这不起作用，但是如果我们将 !!df_col 直接更改为 Country，它将起作用（有点，会得到需要过滤掉的重复名称，我们并没有真正更改名称，而是添加行） .

有没有办法解决这个问题？能够将函数参数用作函数内的列。
如果您知道更好的解决方案，可以加分。

【问题讨论】：

标签： r string function dplyr tidyverse

【解决方案1】：

另一种选择是tidyverse 中的case_when。

library(dplyr)

df <- data.frame(Country = c("Republic of Ireland", "United Kingdom", "United States of America"))

df <- 
  df %>% 
  dplyr::mutate(NewCountry = 
    case_when(
      Country == "Republic of Ireland" ~ "Ireland",
      Country == "United States of America" ~ "US",
      Country == "United Kingdom" ~ "UK",
      Country == "Russia Moscow" ~ "Russia"
    )
  )
#                    Country NewCountry
# 1      Republic of Ireland    Ireland
# 2           United Kingdom         UK
# 3 United States of America         US

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用命名向量来替换，它可以在str_replace_all 中使用。

library(dplyr)
library(stringr)

#c("Old name" = "new name")
name_change = c("Republic of Ireland" = "Ireland", 
                 "United Kingdom" = "UK",
                 "Russia Moscow" = "Russia",
                 "United States of America" = "USA")

df %>% mutate(new_country = str_replace_all(Country, name_change))

#                   Country new_country
#1      Republic of Ireland     Ireland
#2           United Kingdom          UK
#3 United States of America         USA

【讨论】：