r - 将多列转换为因子并使用 mutate(across) 重新调整

Question

dat <- data.frame(Comp1Letter = c("A", "B", "D", "F", "U", "A*", "B", "C"),
                   Comp2Letter = c("B", "C", "E", "U", "A", "C", "A*", "E"),
                   Comp3Letter = c("D", "A", "C", "D", "F", "D", "C", "A"))  

GradeLevels <- c("A*", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "U")

我有一个类似于上面的数据框(但我不想更改许多其他列)。

我有兴趣更改的列包含字母等级列表，但目前是字符向量且顺序不正确。

我需要将这些列中的每一列转换为具有正确顺序的因子。我已经能够使用下面的代码让它工作:

factordat <-
    dat %>%
      mutate(Comp1Letter = factor(Comp1Letter, levels = GradeLevels)) %>%
      mutate(Comp2Letter = factor(Comp2Letter, levels = GradeLevels)) %>%
      mutate(Comp3Letter = factor(Comp3Letter, levels = GradeLevels)) 

然而，这非常冗长并且占用了大量空间。

看看其他一些问题，我尝试结合使用 mutate() 和 across()，如下所示:

factordat <-
  dat %>%
    mutate(across(c(Comp1Letter, Comp2Letter, Comp3Letter) , factor(levels = GradeLetters))) 

但是，当我这样做时，向量仍然是字符向量。

有人可以告诉我我做错了什么或提供其他选择吗？

Answer 1

您可以像这样将 across 作为匿名函数执行:

dat <- data.frame(Comp1Letter = c("A", "B", "D", "F", "U", "A*", "B", "C"),
                   Comp2Letter = c("B", "C", "E", "U", "A", "C", "A*", "E"),
                   Comp3Letter = c("D", "A", "C", "D", "F", "D", "C", "A"))  

GradeLevels <- c("A*", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "U")

dat %>%
  tibble::as_tibble() %>%
    dplyr::mutate(dplyr::across(c(Comp1Letter, Comp2Letter, Comp3Letter) , ~forcats::parse_factor(., levels = GradeLevels)))

# # A tibble: 8 × 3
#   Comp1Letter Comp2Letter Comp3Letter
#   <fct>       <fct>       <fct>      
# 1 A           B           D          
# 2 B           C           A          
# 3 D           E           C          
# 4 F           U           D          
# 5 U           A           F          
# 6 A*          C           D          
# 7 B           A*          C          
# 8 C           E           A     

您已经很接近了，剩下要做的就是使因子函数匿名。这可以通过 ~ 和 . 在 tidyverse 或 function(x) 和 x 在基础 R 中。