如何在R语言中批量重编码以i开头列的0与1值

下面提供两种常用的R语言实现方式，均可批量处理所有以i开头的列，同时保留NA值：

方法一：Base R 原生实现 #

先筛选出所有以i开头的列名，再对这些列执行值反转操作：

# 定义原始数据集
df <- data.frame(id = c(11,22,33),
                 i1 = c(0,1,NA),
                 i2 = c(1,1,0),
                 i3 = c(0,NA,1))

# 筛选以i开头的列
cols <- grep("^i", names(df), value = TRUE)
# 反转值：0→1，1→0，NA保留
df[cols] <- lapply(df[cols], function(x) 1 - x)

# 查看结果
df

执行后输出：

id i1 i2 i3
1 11  1  0  1
2 22  0  0 NA
3 33 NA  1  0

方法二：dplyr 管道式实现（tidyverse风格） #

适合习惯使用tidyverse生态的用户，用across()批量匹配目标列：

library(dplyr)

# 定义原始数据集
df <- data.frame(id = c(11,22,33),
                 i1 = c(0,1,NA),
                 i2 = c(1,1,0),
                 i3 = c(0,NA,1))

# 批量处理以i开头的列
df1 <- df %>%
  mutate(across(starts_with("i"), ~ 1 - .x))

# 查看结果
df1

执行后输出与方法一一致。

原理说明 #

核心逻辑是利用1 - x的计算特性：

• 当x=0时，1-0=1（实现0→1）
• 当x=1时，1-1=0（实现1→0）
• 当x=NA时，1-NA结果仍为NA（保留缺失值）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amisos55