如何对含多种列类型的数据集使用dplyr的across及mutate across功能

报错原因 #

• 语法结构错误：across()的使用方法不符合规范，转换函数需要作为across()的第二个参数传入，不能放在across()的外部。
• 选列范围错误：未限制需要转换的列范围，直接全选所有列会让数值、逻辑类型的列和字符串做等值判断，触发类型不兼容报错。
• 类型匹配错误：case_when默认返回的NA为逻辑类型，和前面返回的数值类型不一致，会额外触发类型警告。

最优方案（按列名匹配转换） #

直接匹配列名包含s或f的满意度列，不会改动姓名、日期、考试分数、是否早到等无关列，代码如下：

library(dplyr)
test %>%
  mutate(across(c(contains("s"), contains("f")), 
                ~ case_when(
                  . == "Strongly Agree" ~ 5, 
                  . == "Agree" ~ 4,
                  . == "Neutral" ~ 3,
                  . == "Disagree" ~ 2,
                  . == "Strongly Disagree" ~ 1,
                  TRUE ~ NA_real_
                )))

可选方案（全量字符列自动转换） #

如果确实需要扫描所有字符类型列做转换，可通过where(is.character)限定仅处理字符列，注意该方案会把姓名、日期等其他字符列的非满意度内容转换为NA，无特殊需求不推荐使用：

test %>%
  mutate(across(where(is.character), 
                ~ case_when(
                  . == "Strongly Agree" ~ 5, 
                  . == "Agree" ~ 4,
                  . == "Neutral" ~ 3,
                  . == "Disagree" ~ 2,
                  . == "Strongly Disagree" ~ 1,
                  TRUE ~ NA_real_
                )))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.Sabree