拼写更正使用一个数据帧中的引用来修复另一个数据帧中的文本 (r)

使用stringr::str_replace_all，可以使用模式和替换的命名向量:

library(stringr)
df2$result = str_replace_all(string = df2$text, pattern = setNames(df1$fixed_text, nm = df1$old_text))
df2
#    text      result
# 1 typo1 typo1_fixed
# 2    Hi          Hi
# 3 typo2 typo2_fixed
# 4   Bye         Bye
# 5 typo3 typo3_fixed  

对于base R，我将使用for循环.您的mapply错误是因为输入错误(df1$new_text应该是df1$fixed_text)，但由于grepl...很难让mapply多次修改单个列.但是for循环写起来很快——参见下面的方法2.

如果像本例中那样搜索完全匹配的字符串，则根本不需要regex.不需要正则表达式就可以看到"a" == "a"，只需要正则表达式函数就可以看到"abc"包含"a"`.参见下面的方法3.

# Method 1
library(stringr)
df2$result1 = str_replace_all(string = df2$text, pattern = setNames(df1$fixed_text, nm = df1$old_text))

# Method 2
df2$result2 = df2$text 
for(i in 1:nrow(df1)) {
  df2$result2 = gsub(pattern = df1$old_text[i], replacement = df1$fixed_text[i], x = df2$result2)
}

# Method 3
df2$results3 = df2$text
matches = match(df2$text, df1$old_text) 
df2$results3[!is.na(matches)] = df1$fixed_text[na.omit(matches)]

df2
#    text     result1     result2    results3
# 1 typo1 typo1_fixed typo1_fixed typo1_fixed
# 2    Hi          Hi          Hi          Hi
# 3 typo2 typo2_fixed typo2_fixed typo2_fixed
# 4   Bye         Bye         Bye         Bye
# 5 typo3 typo3_fixed typo3_fixed typo3_fixed

(即使是在字符串中搜索，如果要进行没有regex特殊字符的精确匹配，也可以使用gsub的stringr::fixed()函数或fixed = TRUE)参数来加快速度.)