根据与模式匹配的列名称对数据框列应用不同的函数

给定一个数据框：

l$`__a` <- data.frame(`__ID` = stringi::stri_rand_strings(10, 1), 
col = stringi::stri_rand_strings(10, 1), check.names = F )

还有两个支持功能：

prefixColABC <- function(dfCol) {
paste0("ABC_", dfCol)
}

prefixColDEF <- function(dfCol) {
  paste0("DEF_", dfCol)
}

如何将第一个函数应用于以以下开头的数据框列名称__第二个用于所有其他列？

为了解决这个问题，我想我首先要对名称以开头的所有列进行子集化__, apply prefixColABC对他们，然后将所有其他子集并应用prefixColDEF给他们。然后我会用cbind()再次将所有列放入一个数据框中。

这是我的一些进展：

以下是将第一个函数应用于所有列的方法：

as.data.frame( apply(l$`__a`, 2, prefixColABC) )

以下是我如何对列进行子集化。所有列名均以以下开头__:

l$`__a`[ grep(pattern = "^__", l$`__a`), 1 ]

我不知道如何对与此模式不匹配的所有其他列进行子集化。我不知道如何在 apply 语句中设置条件

我认为这个问题与我的类似，但没有根据匹配模式选择列：R 将不同的函数应用于不同的数据框列 https://stackoverflow.com/questions/34278405/r-applying-different-functions-to-different-data-frame-columns

假设输入数据帧被调用，请尝试此操作dd:

hasPrefix <- grepl("^__", names(dd))
dd[, hasPrefix] <- lapply(dd[, hasPrefix, drop = FALSE], prefixColABC)
dd[, !hasPrefix] <- lapply(dd[, !hasPrefix, drop = FALSE], prefixColDEF)

giving:

> dd
    __ID   col
1  ABC_G DEF_x
2  ABC_n DEF_U
3  ABC_c DEF_G
4  ABC_O DEF_X
5  ABC_p DEF_E
6  ABC_U DEF_j
7  ABC_M DEF_G
8  ABC_0 DEF_l
9  ABC_V DEF_i
10 ABC_B DEF_u

Note:输入dd，在修改之前，是：

dd <- structure(list(`__ID` = structure(c(4L, 6L, 3L, 7L, 8L, 9L, 5L, 
1L, 10L, 2L), .Label = c("0", "B", "c", "G", "M", "n", "O", "p", 
"U", "V"), class = "factor"), col = structure(c(8L, 7L, 2L, 9L, 
1L, 4L, 2L, 5L, 3L, 6L), .Label = c("E", "G", "i", "j", "l", 
"u", "U", "x", "X"), class = "factor")), .Names = c("__ID", "col"
), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")