如何使用purrr批量将多个tibble的指定列转换为日期类型？

没错，你完全说对了！这里必须用purrr::map2才能解决你的问题，咱们先聊聊你之前代码出错的原因：

你用purrr::map遍历tibble列表时，每次都把完整的list_dates传给mutate_at——这就相当于让df1去处理它根本不存在的date_b列，让df2去处理它没有的date_a列，自然会抛出“未知列”的错误。

要实现每个tibble对应唯一日期列的精准转换，map2是最合适的工具，它能让两个长度相同的列表做一一对应的操作。下面是两种可行的解决方案：

方案1：基于mutate_at的写法（兼容旧版dplyr） #

library(tibble)
library(purrr)
library(lubridate)
library(dplyr)

df1 <- tribble(~date_a, ~value_a, "2017-1-3", 10, "2018-2-7", 13, "2018-5-7", 35)
df2 <- tribble(~date_b, ~value_b, "2014-1-7", 10, "2018-4-9", 6, "2018-5-8", 18)
list_dfs <- list(df1, df2)
list_dates <- c("date_a", "date_b")

# 用map2实现一一对应的转换
converted_dfs <- list_dfs %>% 
  map2(list_dates, ~mutate_at(.x, vars(.y), ymd))

方案2：基于across的现代写法（推荐） #

因为mutate_at已经属于软弃用的函数，dplyr现在更推荐用across来实现批量列操作，写法如下：

converted_dfs <- list_dfs %>% 
  map2(list_dates, ~mutate(.x, across(all_of(.y), ymd)))

验证转换结果 #

你可以用str()函数查看转换后的数据结构，确认日期列已经变成Date类型：

map(converted_dfs, str)

输出会显示：

tibble [3 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ date_a : Date[1:3], format: "2017-01-03" "2018-02-07" "2018-05-07"
 $ value_a: num [1:3] 10 13 35
tibble [3 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ date_b : Date[1:3], format: "2014-01-07" "2018-04-09" "2018-05-08"
 $ value_b: num [1:3] 10 6 18

这样就完美实现了每个tibble对应日期列的精准转换啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter MacPherson