Перекодирование всего кадра данных с использованием пар метка-значение, хранящихся в другом кадре данных

Можно было бы объединить данные в длинном формате с набором данных codes и переместить их обратно в широкий формат.

Используя tidyverse это можно сделать следующим образом:

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(cols = everything()) %>%
  left_join(codes, join_by(name == variable, value == labels)) %>%
  select(-value) %>%
  pivot_wider(names_from = name, values_from = codes, values_fn = list) %>%
  unnest_longer(everything())

# A tibble: 4 × 3
#      x     y     z
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1     1
#2     2     2     2
#3     1    99     1
#4    98     1     1

Прокрутите столбцы, найдите совпадения на метках, получите соответствующие коды:

sapply(names(df), function(i){
  ix <- which(codes$variable == i)
  codes[ ix, "codes" ][ match(df[[ i ]], codes[ ix, "labels"]) ]})
#       x  y z
# [1,]  1  1 1
# [2,]  2  2 2
# [3,]  1 99 1
# [4,] 98  1 1

Используйте функцию Map, как показано ниже:

df2 = df
df2[] = Map(\(h, k) k$codes[match(h, k$labels)], df, split(codes, ~variable))

   x  y z
1  1  1 1
2  2  2 2
3  1 99 1
4 98  1 1

В tidyverse вы можете попробовать

df %>%
    mutate(across(everything(), ~{with(
        filter(codes, variable == cur_column()),
        codes[match(.x, labels)]) }))

который дает

   x  y z
1  1  1 1
2  2  2 2
3  1 99 1
4 98  1 1

Еще одно простое решение с использованием именованного вектора:

a <- codes$codes
names(a) <- codes$labels
apply(df, 2, \(x) a[x])

      x  y z
[1,]  1  1 1
[2,]  2  2 2
[3,]  1 99 1
[4,] 98  1 1

Более надежным (и многословным) решением будет:

v <- tapply(codes$codes, codes$variable, c)
n <- tapply(codes$labels, codes$variable, c)
as.data.frame(Map(\(u, v, w) {a<-u;names(a)<-v;unname(a[w])}, v, n, df))

library(purrr)
library(dplyr)

lookup <- map(split(codes, ~ variable), \(dat) pull(dat, codes, labels))

df |>
  mutate(across(everything(), \(x) lookup[[cur_column()]][x]))
#    x  y z
# 1  1  1 1
# 2  2  2 2
# 3  1 99 1
# 4 98  1 1