R：複数のテーブル間で値を変更する

Question

私はここで解決策を探していて、私が望むものを達成するために複数の方法を試してきましたが、役に立たないです！私は本当にいくつかの助けに感謝します。

私は異なる国のデータを持ついくつかのテーブルを持っています。私はこれらのテーブルを国ごとにマージする必要がありますが、同じ国ではテーブルごとに異なる言い方をすることが多いので、最初にそれらを標準化する必要があります。

例TABLE1：

birth_country mean_age 
China   37 
Germany   42 

例表2：

：

birth_country     proportion_male 
Federal Republic of Germany  54 
China, People's Republic of  43 

は、だから私は（私はそれを行う際に、単一のテーブルに対して、次のように動作します）このような何かをしたいです

table1$birth_country[table1$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of" 
table1$birth_country[table1$birth_country == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany" 

私が試しても、このようなプロセスをすべてのテーブルに適用することはできません。私は、次の少なくとも10件のバリエーション...で、lapplyとforループを試してみた：

 standardizeCountryNames<-function(x){ 
      x[x == "China"] <- "China, People\'s Republic of" 
      x[x == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany" 
     } 

    tables<-list(table1, table2, table3) 

lapply(tables, function(i) {standardizeCountryNames(i$birth_country)}) 

と

for (k in 1:length(tables)){ 

      tables[[k]]$birth_country[tables[[k]]$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of" } 

私はさまざまな方法でbirth_country変数を参照しようとしました、例えば、with(table)とattach(table)を使用します。

ご協力いただければ幸いです！ （：

Answer 1

あなたはほとんどがあった：

table1 <- read.table(
    text = "birth_country mean_age 
China   37 
Germany   42", 
    header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

table2 <- read.table(
    text = 'birth_country     proportion_male 
"Federal Republic of Germany"  54 
"China, People\'s Republic of"  43', 
    header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

standardizeCountryNames<-function(x){ 
    x$birth_country[x$birth_country == "China"] <- "China, People\'s Republic of" 
    x$birth_country[x$birth_country == "Federal Republic of Germany"] <- "Germany" 
    x 
} 

tables<-list(table1, table2) 

lapply(tables, function(i) {standardizeCountryNames(i)}) 
# [[1]] 
#     birth_country mean_age 
# 1 China, People's Republic of  37 
# 2      Germany  42 
# 
# [[2]] 
#     birth_country proportion_male 
# 1      Germany    54 
# 2 China, People's Republic of    43