使用变量和级别列表将字符数据转换为使用 dplyr 的因子

Question

我正在处理调查数据，我需要将响应值编码为因素（例如，非常不同意、不同意、同意、非常同意）。 不同的问题有不同的回答选项，需要适当地编码。 我有一个 excel 文件，其中列出了每个问题和有序的响应选项。 我已经编写了一个for循环来转换所有变量，但想了解如何使用purrr或dplyr语法来做到这一点。

这是一个简单的例子：

library(tidyverse)

dat <- iris %>% 
  mutate(
    Species = as.character(Species),
    second_var = as.character(round(Sepal.Length)))

factor_map <- data.frame(
  var = c("Species", "second_var"), 
  response_opts = c("setosa,versicolor,virginica", 
               "4,5,6,7,8")) 

# convert character string of options into lists
factor_map2 <- factor_map %>% 
  mutate(levels = str_split(response_opts, ","))

# simple for loop                  
dat2 <- dat
for (i in 1:nrow(factor_map2)) {
  v <- factor_map2$var[i]
  l <- factor_map2$levels[[i]]
  dat2[[v]] = factor(dat2[[v]], levels = l)
  rm(v, l)
}

# How to use factor_map to convert the columns in dat to factors? 

# map2 doesn't seem to work, unclear why it says .x has length of 6
dat %>% 
  map2(factor_map2$var, factor_map2$levels,
       function(x, y) factor(x, levels = y))

# Can I pass a vector of variable specific levels into across?
dat %>% 
  mutate(across(factor_map2$var, factor, # somehow pass in the levels

Answer 1

有可能

map2_dfc(factor_map2$var, factor_map2$levels, 
      ~ factor(dat[[.x]], levels = .y))%>%
   setNames(factor_map2$var)

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或者不使用任何新的 package 的另一个选项，即只有 dplyr 是

dat %>%
     mutate(across(all_of(factor_map2$var), ~ factor(., levels = 
           factor_map2$levels[match(cur_column(), factor_map2$var)])))