Манипулирование строками на основе длины символа в фрейме данных

Вы можете напрямую изменить свою переменную, не создавая функцию:

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

sample <- data.frame(RiskCode = c("A01", "A02.999"))
sample <- mutate(sample,
                 RiskCode2 = case_when(
                   nchar(RiskCode) > 6 ~ substr(RiskCode, 1, 6),
                   nchar(RiskCode) == 5 ~ paste0(RiskCode, "0"),
                   nchar(RiskCode) == 3 ~ paste0(RiskCode, ".00")
                 ))
print(sample)
#>   RiskCode RiskCode2
#> 1      A01    A01.00
#> 2  A02.999    A02.99

^{Created on 2024-07-19 with reprex v2.1.0}

Подход с использованием Vectorize

sample$RiskCode2 <- Vectorize(\(x) icd_transform(x))(sample$RiskCode)

sample
  RiskCode RiskCode2
1      A01    A01.00
2  A02.999    A02.99

Об этом уже говорилось в комментариях, но я решил расширить эти комментарии.

apply(X, 2, ...) должен X быть матрицей или другим объектом как минимум с двумя измерениями (в этом случае он вызывает функцию один раз для каждого столбца), но в коде вопроса X представляет собой простой вектор (который вообще не имеет измерений).

dim(sample$RiskCode)
## NULL

1) Вместо этого мы можем использовать sapply, который перебирает компоненты вектора (или списка). Это будет работать с icd_transform, как указано в вопросе.

sapply(sample$RiskCode, icd_transform)

Функция Vectorize, упомянутая в другом ответе, также будет работать.

2) или мы могли бы переписать icd_transform, чтобы принимать векторы, используя ifelse вместо if...else..., и в этом случае нам даже не понадобится sapply. При этом создается новый фрейм данных sample2 с результатом. Здесь x может быть вектором. Обратите внимание, что strtrim(x, 6) вернет x без изменений, если x содержит меньше или равно 6 символов, а в противном случае усекает его до 6 символов.

icd_transform2 <- function(x) {
  suffix <- ifelse(nchar(x) == 5, "0",
    ifelse(nchar(x) == 3, ".00", ""))
  x |>
    strtrim(6) |>
    paste0(suffix)
}

sample2 <- sample |> transform(RiskCode2 = icd_transform2(RiskCode))

3) В пакете dplyr есть полезный case_match, который обеспечивает векторизованный многопозиционный переключатель.

library(dplyr)

icd_transform3 <- function(x) {
  case_match(nchar(x), 
    3 ~ paste0(x, ".00"),
    5 ~ paste0(x, "0"),
    .default = strtrim(x, 6))
}

sample2 <- sample |> mutate(RiskCode2 = icd_transform3(RiskCode))

4) Один комментарий касается использования sprintf, и в зависимости от общего случая вы можете использовать что-то вроде этого:

library(dplyr)

icd_transform4 <- function(x) {
  sprintf("%s%05.2f", strtrim(x, 1), as.numeric(substring(strtrim(x, 6), 2)))
}

sample |>
  mutate(RiskCode2 = icd_transform4(RiskCode))

Хотя это не обязательно будет полезно для ответа на этот вопрос, вас может заинтересовать пакет icd на github. Если в Windows сначала установите Rtools. (Rtools содержит компилятор C и другие инструменты, необходимые для сборки icd.)

library(devtools)
install_github("jackwasey/icd")

Примечание

Ввод в воспроизводимой форме:

sample <- data.frame(RiskCode = c("A01", "A02.999"))

Еще один tidyverse вариант:

# Pkgs (dplyr, stringr) ---------------------------------------------------
library(tidyverse)

# Sample data -------------------------------------------------------------
my_df <- structure(
  list(risk_code = c("A01", "A02.999")), 
  class = c("spec_tbl_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), 
  row.names = c(NA, -2L))

# Code (just paste0 and str_sub) ------------------------------------------
my_df <- mutate(
  my_df, 
  
  new_risk_code = str_sub(
    paste0(
      risk_code,                                        # "A00.00" is the
      str_sub("A00.00", str_length(risk_code) + 1, 6)), # default pattern
    1, 6))                                              # with length 6

# Output ------------------------------------------------------------------
print(my_df)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   risk_code new_risk_code
#>   <chr>     <chr>        
#> 1 A01       A01.00       
#> 2 A02.999   A02.99

^{Created on 2024-07-19 with reprex v2.1.0}

В базе R вы можете использовать regex + sprintf. Все векторизовано:

a <- strcapture("(\\D+)(\\d{2}).?(\\d{2})?", df$risk_code, list("", 0,0)) 
do.call(sprintf, c("%s%02d.%02d", replace(a, is.na(a), 0)))
[1] "A01.00" "A02.99"

Другой вариант — пакет gsubfn.

fn <- function(x, y, z){
  y <- ifelse(nzchar(y), as.numeric(y), 0)
  z <- ifelse(nzchar(z), as.numeric(z), 0)
  sprintf("%s%02d.%02d", x, y, z)
}

gsubfn::gsubfn("(\\D+)(\\d{2}).?(\\d{2})?.*",fn, df$risk_code)
[1] "A01.00" "A02.99"