如何用dplyr实现类似mutate_any的功能？处理含不存在列的列名列表

要实现仅转换数据框中存在的指定列为数值型，可以先筛选出列名列表里与数据框实际列名的交集，再执行转换操作。

方法1：使用mutate_at（兼容旧版tidyverse） #

先通过intersect()提取有效列名，再传入mutate_at：

df <- data.frame('a'=c('1','2','3'),
           'b'=c('1','2','3'),
           'c'=c(1,2,3),
           'd'=c('1','2','3'))

col_names=c('a','b','frog')

# 筛选出数据框中存在的列
valid_cols <- intersect(col_names, colnames(df))

# 仅转换有效列
df |> mutate_at(valid_cols, as.numeric)

方法2：使用mutate(across())（tidyverse新版本推荐） #

新版本tidyverse更推荐用across()替代mutate_at，写法更简洁：

df |> mutate(across(intersect(col_names, colnames(df)), as.numeric))

原理说明 #

intersect(col_names, colnames(df))会自动找出同时出现在指定列名列表和数据框列名中的元素，自动忽略不存在的列（比如示例中的frog），确保后续转换操作只针对存在的列执行，避免报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Justin Beresford