问题描述
长时间潜伏，第一次海报。我对R比较陌生，正在清理200行调查数据集。该调查使用了大量分支，并且在参与者未收到问题的情况下返回NA，从而使我的缺失数据分析失败。我花了一天半的时间试图找出一种有效的解决方案（对于循环，如果条件，请使用filter（dplyr），mutate（dplyr），case_when）。我选择了使用mutate（）的解决方案，但我知道有一种更好的方法。
这是一个可复制的数据框，用作调查数据
df <- data.frame(attsess1 = c(1,1,-99,-99),attsess2 = c(-99,1),s1satis = c(1,NA,NA),s1time = c(1,s1qual = c(1,s2satis = c(NA,s2time = c(NA,1))
基本上，如果attsess1等于-99，那么我希望s1satis，s1time，s1qual中的以下相应行将其NA更改为-99。相同的逻辑适用于attsess2和s2satis和s2time。
以下代码是我使用的代码。它可以工作，但是需要太多行，这对于包含大量变量的大型数据集可能会出现问题
library(dplyr)
df1 <- df %>% mutate(s1satis = case_when(attsess1 == -99 ~ -99)) %>% mutate(s1time = case_when(attsess1 == -99 ~ -99)) %>% mutate(s1qual = case_when(attsess1 == -99 ~ -99)) %>% mutate(s2satis = case_when(attsess2 == -99 ~ -99)) %>% mutate(s2time = case_when(attsess2 == -99 ~ -99))
我尝试使用mutate_at和case_when，但收到此错误消息：必须是双精度矢量，而不是整数矢量。我还尝试了嵌套if条件的循环，但是我不记得收到的错误消息。我还遇到了几个论坛，在这些论坛上，作者提倡为dplyr函数替换循环-谁能对此提供更多见解？
感谢您的帮助！
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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