Частичное сопоставление строк в R и обрезка символов

Вот двухэтапное решение. Во-первых, функция, выполняющая нечеткое сопоставление и замену первых n символов. Он запускает agrepl для сопоставления входного шаблона с предоставленным вектором и сохраняет до первых n символов, если они совпадают. Если совпадений нет, возвращается NA. Это предназначено для применения к вектору шаблонов через lapply, поэтому вторая функция предназначена для Reduce, чтобы превратить его в один вектор. reducer принимает два вектора одинаковой длины и заменяет все экземпляры первого, где второй не равен NA, неотсутствующим значением второго.

Все это завершается парой вызовов и возвращает желаемый вектор.

fuzzy_match_and_replace = function(pattern, vector, n = 3){
  n = min(c(n,nchar(pattern)))
  match = agrepl(pattern,vector)
  pattern_first_n = substr(pattern,1,n)
  vector_first_n = substr(vector,1,n)
  output = rep(NA,length(vector))
  output[match & pattern_first_n == vector_first_n] = pattern_first_n
  return(output)
}

reducer = function(a,b){
  a[!is.na(b)] = b[!is.na(b)]
  return(a)
}


df1  <-  data.frame(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst"), stringsAsFactors = FALSE)
vec <-  c("ab", "mnop", "ijk")
Reduce(reducer,lapply(vec,fuzzy_match_and_replace,vector=df1$var1),init=df1$var1)
#> [1] "ab"   "efgh" "ijk"  "mno"  "qrst"

Если вы хотите, чтобы он работал на этапе мутации, у вас может быть оболочка, подобная следующей

wrapper = function(pattern, vector, n = 3){
  Reduce(reducer,lapply(pattern,fuzzy_match_and_replace,vector=vector,n=n),init=vector)
}

ОБНОВИТЬ

Вот более простая функция (1 шаг), которая использует adist из ответа Онямбу, но не полагаясь на max.col, вместо этого, используя vapply, она проходит через матрицу, идентифицируя совпадение и выполняя замену.

fuzzy_match_and_replace = function(pattern, vector, n = 3, ...){
  matches = adist(pattern,vector,partial=T,...) == 0
  replace = vapply(apply(matches,2,which)
                  ,function(x){
                    if(length(x) > 0) return(substr(pattern,1,n)[x]) else return(NA_character_)
                   }
                  ,FUN.VALUE = c(""))
  vector[!is.na(replace)] = replace[!is.na(replace)]
  return(vector)
}

library(dplyr)
df1  <-  tibble(var1 = c("abcd", "efgh", "ijkl", "mnopqr", "qrst","mnopr"))
vec <-  c("ab", "mnop", "ijk")

df1%>%
  mutate(var1=fuzzy_match_and_replace(vec,var1))
#> # A tibble: 6 x 1
#>   var1 
#>   <chr>
#> 1 ab   
#> 2 efgh 
#> 3 ijk  
#> 4 mno  
#> 5 qrst 
#> 6 mno