使用 rlang 和 map 重新编码 R 中的许多变量

Question

我正在清理数据集，需要重新编码许多因子变量。我想使用 rlang 和 map 创建一个函数来执行此操作。我的示例数据集和代码如下。我想我几乎明白了，但我似乎无法找出错误，可能是因为我没有完全掌握rlang。

工作数据集：

df1 <- tribble(
~var1, ~var2, ~var3,
"1",   "1",   "1",
"2",   "2",   "2",
"3",   "3",   "3"
)

下面是我将如何重新编码单个变量（以及我想要的结果）：

df1 <- df1 %>%
  mutate(var1 = fct_recode(var1,
                          "0" = "1",
                          "1" = "2",
                          "2" = "3"))

这是我的工作代码：

recode = function(...){
  mutate_quo = quos(...)

  map(mutate_quo, ~{
    df1 <- df1 %>%
      mutate(!!.x = fct_recode(!!.x,
                         "0" = "1",
                         "1" = "2",
                         "2" = "3"))
  })
}

这会产生以下错误：

Error: unexpected '=' in:
"    df1 <- df1 %>%
  mutate(!!.x ="
>                              "0" = "1",
Error: unexpected ',' in "                             "0" = "1","
>                              "1" = "2",
Error: unexpected ',' in "                             "1" = "2","
>                              "2" = "3"))
Error: unexpected ')' in "                             "2" = "3")"
>   })
Error: unexpected '}' in "  }"
> }
Error: unexpected '}' in "}"

如果我删除 !!，该函数将编译。但是，当我尝试使用 recode("var1") 调用它时，出现以下错误：

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
Evaluation error: `f` must be a factor (or character vector)..

我想要这个功能，然后运行 recode(var1, var2, var3).

Answer 1

使用@epi10 的建议，这有效但不使用 rlang 或 map。

df1 <- df1 %>%
  mutate_at(vars(var1, var2, var3),
        function(x) case_when(x <= 1 ~ 0,
                              x <= 2 ~ 1,
                              x <= 3 ~ 2))

使用 rlang 和 map 重新编码 R 中的许多变量

Using rlang and map to recode many variables in R

r

tidyverse

purrr

rlang