R语言数据集条件替换：将符合特定条件的缺失值重编码为2

在该数据集中，1代表肯定（是）响应，2代表否定（否）响应，数据集由更大的数据集截断而来。

数据集定义代码：

data <- structure(list(col1 = c(1, 2, 2, 1, 1, 2, NA), 
                       col2 = c(2, 2, 2, 1, 1, 2, 1), 
                       col3 = c(1, 1, 2, 1, 1, 2, 1), 
                       col4 = c(2, 2, 2, NA, 1, 2, NA), 
                       col5 = c(2, 2, 2, 1, 1, 1, 1), 
                       col6 = c(2, 1, 2, NA, 1, 1, 2), 
                       col7 = c(2, 2, 2, 1, 2, 2, 1), 
                       col8 = c(2, 2, 2, NA, 2, 2, 1), 
                       col9 = c(2, 2, 2, NA, 2, 2, NA)), row.names = c(NA, -7L), class = c("tbl_df", 
                                                                                       "tbl", "data.frame"))

使用tibble()查看数据集结果：

# A tibble: 7 x 9
   col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     2     1     2     2     2     2     2     2
2     2     2     1     2     2     1     2     2     2
3     2     2     2     2     2     2     2     2     2
4     1     1     1     NA    1     NA    1     NA    NA
5     1     1     1     1     1     1     2     2     2
6     2     2     2     2     1     1     2     2     2
7     NA    1     1     NA    1     2     1     1     1

需要实现：对数据集中所有满足至少有一个YES(1)响应且无NO(2)响应的观测，将其中的缺失值（NA）重编码为2。例如观测4符合条件需修改，观测7因存在2不符合条件无需修改，最终目标数据集如下：

# A tibble: 7 x 9
   col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7  col8  col9
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     2     1     2     2     2     2     2     2
2     2     2     1     2     2     1     2     2     2
3     2     2     2     2     2     2     2     2     2
4     1     1     1     2     1     2     1     2     2
5     1     1     1     1     1     1     2     2     2
6     2     2     2     2     1     1     2     2     2
7     NA    1     1     NA    1     2     1     1     1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harambe