如何用dplyr将数据框中以_id结尾的列转为数值型？

没问题，这在dplyr里可以很优雅地实现，我给你两种实用的方法，你可以根据自己的需求和dplyr版本选择：

方法1：使用across()（推荐，dplyr 1.0.0+） #

across()是dplyr 1.0.0版本推出的新函数，专门用来批量处理列，搭配ends_with()可以精准匹配所有以_id结尾的列。

这里要提个关键注意点：直接对因子使用as.numeric()会返回因子的水平索引值，而不是因子本身的数值内容，这通常不是我们想要的结果。所以稳妥的做法是先把因子转成字符，再转成数值。

示例代码如下：

library(dplyr)

# 假设你的数据框名为df
df <- df %>%
  mutate(across(ends_with("_id"), ~ as.numeric(as.character(.x))))

方法2：使用mutate_at()（兼容旧版dplyr） #

如果你使用的是dplyr 1.0.0之前的版本，可以用mutate_at()来实现同样的功能，逻辑和上面一致：

df <- df %>%
  mutate_at(vars(ends_with("_id")), ~ as.numeric(as.character(.x)))

额外注意事项 #

• 在转换前，建议先检查这些_id列的因子水平，确认没有非数值的异常值（比如字符型乱码、无意义字符串等），否则转换后会生成NA。你可以用count(df, food_id)（替换成具体列名）来查看某列的取值分布。
• 如果你的_id因子列的水平带前缀（比如"FOOD_1"），直接转换会得到NA，这种情况你可能需要先提取数值部分再做转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jazzmatazz