如何用dplyr清理R数据框列：将y/yes改为Yes、nop/no改为No

当然可以，用dplyr的几个函数就能轻松实现需求，下面提供两种常用的处理方式：

方法1：使用recode()函数 #

recode()适合这种明确值映射的场景，直接指定每个需要替换的原始值对应的目标结果：

library(dplyr)

# 假设你的数据框名为df
df_cleaned <- df %>%
  mutate(has_elevator = recode(has_elevator,
                               "y" = "Yes",
                               "yes" = "Yes",
                               "nop" = "No",
                               "no" = "No"))

方法2：使用case_when()函数 #

如果后续需要扩展更多匹配条件，case_when()的灵活性更强，它会按顺序匹配设定的条件：

df_cleaned <- df %>%
  mutate(has_elevator = case_when(
    # 转小写后匹配，兼容可能存在的大写变体（比如"YES"）
    tolower(has_elevator) %in% c("y", "yes") ~ "Yes",
    tolower(has_elevator) %in% c("no", "nop") ~ "No",
    # 保留未匹配的原始值（如果有必要，也可以改为NA）
    TRUE ~ has_elevator
  ))

验证处理结果 #

可以用table()函数查看处理后的值分布，确认是否统一：

table(df_cleaned$has_elevator)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sa90210