R：列ごとに異なる対応表を用いて値を変換する

Question

このたびはお世話になります。

次のようなデータフレームがあります。

study <- data.frame(
  Employee_ID = c(101:110),
  出身 = c("北海道","北海道", "東京", "大阪", "秋田",
           "秋田", "東京", "大阪","北海道", "東京"),
  性別= c(rep("男性",3), "女性", "男性", rep("女性", 2),
         "男性","女性", "男性"),
  好きな色 = c(rep("赤",2), rep("青",3), rep("黄",2), rep("緑",3)),
  所属 = c("総務課", "経理課", "人事部", "経理課","総務課", 
         "経理課", "人事部", "経理課", "人事部", "経理課"),
  異動= c(rep("YES",2), rep("NO",6), rep("YES",2))
)

これを、列ごとにそれぞれ異なる対応表を参照し、次のように数値に変換したく思います。

Employee_ID	出身	性別	好きな色	所属	異動
101	1	0	1
102	1	0	1
103	3	0	2
104	4	1	2
105	2	0	3
106	2	1	3
107	3	1	3
108	4	0	4
109	1	1	4
110	3	0	4

変換に用いる対応表は次の通りで、データフレームの列番号に準拠した命名としています。
（v2 を、2列目（=出身）の変換に用いる）

v2 <- data.frame(
  出身　= c("北海道", "秋田", "東京", "大阪"),
  code = c(1, 2, 3, 4)   )

v3 <- data.frame(
  性別 = c("男性", "女性"),
  code = c(0, 1)   )

v4 <- data.frame(
  好きな色 = c("赤", "青", "黄", "緑"),
  code = c(1,2,3,4)   )

v5 <- data.frame(
  所属 = c("経理課", "総務課", "人事部"),
  code = c(1, 2, 3) )

V6 <- data.frame(
  異動 = c("YES", "NO"),
  code = c(1, 0) )

---

次のように、1列ずつは変換することができました。
しかし、実際のデータは列数が100列以上あります。
ループを使って処理したいのですが、V2, V3 ...と変数名も変化していくため、どうしても処理できません。すみませんが、お教えいただけましたら幸いです。

pre <- study %>% select(2) 
post <-lapply(pre, function(x){
  as.vector(v2[[2]][match(x, v2[[1]])])
})

c <- data.frame( post)

Answer 1

変換に用いる対応表の名前を paste で生成して、get でオブジェクト(dataframe)を取り出します。なお、質問にあるコードでは V6 となっていますが、v6 という名前で定義しています。

for(v in 2:6){
  cnv <- get(paste0("v", v))
  col <- colnames(cnv)[1]
  study[col] <- cnv$code[match(study[[col]], cnv[[col]])]
}

print(study)

Employee_ID	出身	性別	好きな色	所属	異動
101	1	0	1	2	1
102	1	0	1	1	1
103	3	0	2	3	0
104	4	1	2	1	0
105	2	0	2	2	0
106	2	1	3	1	0
107	3	1	3	3	0
108	4	0	4	1	0
109	1	1	4	3	1
110	3	0	4	1	1

Comments

[mammalian]

遅い時間にもかかわらず、早速にご回答いただき、まことにありがとうございます。
(V6はご指摘の通り、v6とすべきでした。すみません。）
説明もつけて頂き、大変勉強になりました。ありがとうございます。

Answer 2

vなんちゃらは一つのリストにまとめてしまえば、項目が何百あっても問題ないでしょう。

study <- data.frame(
  Employee_ID = c(101:110),
  出身 = c("北海道","北海道", "東京", "大阪", "秋田",
         "秋田", "東京", "大阪","北海道", "東京"),
  性別= c(rep("男性",3), "女性", "男性", rep("女性", 2),
        "男性","女性", "男性"),
  好きな色 = c(rep("赤",2), rep("青",3), rep("黄",2), rep("緑",3)),
  所属 = c("総務課", "経理課", "人事部", "経理課","総務課", 
         "経理課", "人事部", "経理課", "人事部", "経理課"),
  異動= c(rep("YES",2), rep("NO",6), rep("YES",2))
)
study2 <- study

v <- list()

v[[2]] <- data.frame(
  出身　= c("北海道", "秋田", "東京", "大阪"),
  code = c(1, 2, 3, 4)   )

v[[3]] <- data.frame(
  性別 = c("男性", "女性"),
  code = c(0, 1)   )

v[[4]] <- data.frame(
  好きな色 = c("赤", "青", "黄", "緑"),
  code = c(1,2,3,4)   )

v[[5]] <- data.frame(
  所属 = c("経理課", "総務課", "人事部"),
  code = c(1, 2, 3) )

v[[6]] <- data.frame(
  異動 = c("YES", "NO"),
  code = c(1, 0) )

for(i in 2:ncol(study)){
  y <- sapply(1:nrow(study), function(xx){v[[i]][ v[[i]][,1]==study[xx,i], 2]})
  study2[,i] <- y
}

Comments

[mammalian]

リストにまとめてしまっても良いのですね、ありがとうございます。