SAPPY或for循环在数据集上应用grepl函数？

我正在寻找一种最优雅的方法来替换数据集32列中的值，目前所有数据都存储为因子。看起来像这样：

   GENT CIP LEVO CB CT CTX
138                        
145        R          S    
156    S   S    S          
161    S   S    S          
173                        

正如你所看到的，有R的，s的，和大量的空间…R的需要是'抵抗'，'的需要是'敏感'，空间需要保持原样

以下内容对于单个变量非常有效（感谢那些回答我最后一个问题的人提供了这一点！！）：

并收到以下消息

---

如果数据与我创建的数据相似，并且假设每个列只有三个级别（

R

、

S

、和

'

），则

[中存在错误（3:33）

或者一个可能更快的选项是使用
for
循环并设置

setDT(drugs)
for(j in 3:33){
  set(drugs, i=NULL, j=j, value= factor(drugs[[j]], levels=c('', 'S', 'R'),
          labels=c('', 'SENSITIVE', 'RESISTANT')))
 }

数据
set.seed（35）
m1使用
dplyr
和
tidyr
可以通过以下两种方式之一实现：

1） tidyr:：gather（）将要重新编码名称的列分为两列，
键
和
值
，如上所述重新编码
值
变量，然后使用tidyr:：spread（）将值分散回单独的列中

2） 使用函数dplyr:：mutate_each（）

如果您想要使用这两种方法中的一种或两种方法的示例代码，请告诉我。希望知道这两种简单的方法对您很有帮助，使用这两种方法只需几分钟即可获得所需的输出。
更新了文章。请检查这是否有效。
drugs[2:33]<-ifelse(drugs[3:33] == 'R', 'RESISTANT', ifelse(drugs[3:33] == 
'S', 'SENSITIVE', ifelse(drugs[3:33] == "", "", "")))

 drugs[3:33] <-  ifelse(drugs[3:33] =='R', 'RESISTANT', 
                    ifelse(drugs[3:33]=='S', 'SENSITIVE', ''))

 drugs[,3:33] <- `dim<-`(factor(as.matrix(drugs[3:33]), 
     levels=c('', 'S', 'R'), labels=c('', 'SENSITIVE', 'RESISTANT')),
                   dim(drugs2[3:33]))

library(data.table)
setDT(drugs)[, 3:33 := lapply(.SD, function(x) factor(x, 
    levels=c('', 'S', 'R'), labels=c('', 'SENSITIVE', 'RESISTANT'))),
       .SDcols=3:33][]

setDT(drugs)
for(j in 3:33){
  set(drugs, i=NULL, j=j, value= factor(drugs[[j]], levels=c('', 'S', 'R'),
          labels=c('', 'SENSITIVE', 'RESISTANT')))
 }

set.seed(35)
m1 <- matrix(sample(c('R', 'S', ''), 10*31, replace=TRUE), ncol=31)
drugs <- data.frame(id=1:10, Someval=rnorm(10), m1)