如何为R语言数据集迭代生成带半修改名称的编码列

先还原符合预期结果的原始数据集（原示例预期包含部分特殊值，先做对应调整）：

BEZ <- c("A","A","A","A","B","B","B")
var <- c("B","B","B","B","B","B","B")
bar <- c("B","B","C","B","B","B","B")  # 调整第3个值为C
Bez1 <- c("A","A","A","A","B","B","B")
var1 <- c("B","B","B","C","C","B","B") # 调整第4-5个值为C
bar1 <- c("B","B","A","B","C","B","B") # 调整第3、5个值为A、C
dat <- data.frame(BEZ, var, bar, Bez1, var1, bar1)

以下是几种不同风格的实现方式：

1. 基础for循环 #

直观易懂，适合新手理解底层逻辑：

for (col in names(dat)) {
  # 将字符转为0起始的数字编码（因子默认从1开始，故减1匹配预期）
  dat[[paste0(col, "_num")]] <- as.integer(factor(dat[[col]])) - 1
}

2. purrr函数式编程 #

用map_dfc批量处理列，生成编码列后合并到原数据：

library(purrr)

# 生成所有编码列组成的数据框
num_cols <- map_dfc(dat, ~ as.integer(factor(.x)) - 1)
# 给编码列添加后缀
names(num_cols) <- paste0(names(num_cols), "_num")
# 合并原数据与编码列
dat <- bind_cols(dat, num_cols)

3. apply系列（sapply） #

通过矩阵转数据框的方式批量生成编码列：

# 生成编码矩阵
num_matrix <- sapply(dat, function(x) as.integer(factor(x)) - 1)
# 转为数据框并重命名
num_df <- as.data.frame(num_matrix)
names(num_df) <- paste0(names(num_df), "_num")
# 合并到原数据
dat <- cbind(dat, num_df)

4. dplyr管道式实现 #

最简洁的现代R编程风格，适合管道流处理：

library(dplyr)

dat <- dat %>%
  mutate(across(everything(), 
                ~ as.integer(factor(.x)) - 1, 
                .names = "{col}_num"))

所有方法最终都会生成包含原列和对应_num后缀编码列的数据框，完全匹配预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者12666727b9