R语言多列字符变量替换报错：如何将Si替换为Yes并指定列？

我是R语言新手，想要将数据框survey_done的column_a、column_b列中的“Si”替换为“Yes”。

原始数据 #

survey_done <- data.frame(
  column_a = c("Si", "Si", "Yes", "No", "No"),
  column_b = c("Yes", "Si", "No", "No", "Si"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

期望结果 #

#   column_a column_b
# 1     Yes      Yes
# 2     Yes      Yes
# 3     Yes       No
# 4      No       No
# 5      No      Yes

我尝试了以下代码：

survey_done <- survey_done %>% 
  recode(across(c(column_a,
                  column_b), "Sí" = "Yes"))

但出现错误：

Error in `across()`:
! Must be used inside dplyr verbs.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

一、修正dplyr代码的错误 #

报错核心原因是across()必须嵌套在dplyr的动词（如mutate()）内部使用，直接在recode()中调用不符合语法。另外注意代码中写的带重音符号的“Sí”和原始数据的“Si”不匹配，需要统一字符。

正确的dplyr写法：

library(dplyr)

# 方法1：使用recode
survey_done <- survey_done %>%
  mutate(across(c(column_a, column_b), ~ recode(., "Si" = "Yes")))

# 方法2：使用str_replace_all（适合多值替换场景）
survey_done <- survey_done %>%
  mutate(across(c(column_a, column_b), ~ stringr::str_replace_all(., "Si", "Yes")))

二、其他指定列替换的实现方法 #

1. Base R 原生方法 #

无需加载任何扩展包，直接用lapply处理目标列：

cols_to_change <- c("column_a", "column_b")
survey_done[cols_to_change] <- lapply(survey_done[cols_to_change], function(x) {
  replace(x, x == "Si", "Yes")
})

2. dplyr旧版语法mutate_at #

适合使用低版本dplyr的场景：

survey_done <- survey_done %>%
  mutate_at(vars(column_a, column_b), ~ recode(., "Si" = "Yes"))

3. data.table 高效方法 #

针对大数据量场景，data.table的处理速度更快：

library(data.table)
setDT(survey_done)
survey_done[, c("column_a", "column_b") := lapply(.SD, function(x) {
  fcase(x == "Si", "Yes", default = x)
}), .SDcols = c("column_a", "column_b")]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cat_88