基于旧/新名称数据集重命名和合并列

Question

一个令人困惑的标题。

最好用一个例子来解释。

我有以下数据

df     <- "Green.Apple  Red.Apple Pears  Orange  Lemon  Lime
1               3           5       4      4       0     5
2               3           0       2      7       2     11
3               2           7       8      0       3     1
4               0           6       3      5       6     0 "

df    <-read.table(text=df,header=T)

我想根据旧/新名称重命名列，然后根据旧名称和新名称合并这些列。如果要重命名的列也与另一列相同，则它们将被求和。我把名字带进工作区：

names  <- "Original     New
1         Green.Apple  Apple
2         Red.Apple    Apple
3         Pears        Pear
4         Orange       Orange
5         Lemon        Cirtus
6         Lime         Cirtus"
#

names <-read.table(text=names,header=T)

我尝试了各种解决方法。例如它们将始终具有相同长度的名称，因此可以简单地通过列表重命名列，但这是不正确的，并且可能导致我试图完成的更大任务中出现错误。

这就是我要找的：

yay <- "Apple   Pear  Orange  Cirtus
1         8       4     4       5
2         3       2     7       13
3         9       8     0       4
4         6       3     5       6"

非常感谢

吉姆 （有争议：也对 Pandas 的替代品开放）

Answer 1

你也可以这样做：

names(df) <- names$New[match(names(df), names$Original)]
t(rowsum(t(df), group = colnames(df), na.rm = T))

# > t(rowsum(t(df), group = colnames(df), na.rm = T))
# Apple Cirtus Orange Pear
# 1     8      5      4    4
# 2     3     13      7    2
# 3     9      4      0    8
# 4     6      6      5    3

Answer 2

使用match 将旧名称与新名称匹配并重命名df。然后使用split.default根据相似的名称进行拆分并对相似的列求和。

names(df) <- names$New[match(names(df), names$Original)]
sapply(split.default(df, names(df)), rowSums)

#  Apple Cirtus Orange Pear
#1     8      5      4    4
#2     3     13      7    2
#3     9      4      0    8
#4     6      6      5    3