在dplyr中插入列名

假设我有一个包含许多列的数据帧：

var1

，…，

var100

，还有一个相同长度的匹配命名向量。
我想创建一个函数，如果在数据框中有NA，它将从命名向量中选取数据。这是我到目前为止写的：

data %>% 
  mutate(var1 = ifelse(is.na(var1), named_vec["var1"], var1),
         var2 = ifelse(is.na(var2), named_vec["var2"], var2),
         ...)

但是，如果我有100的变量，写这么多条件是非常不切实际的。然后我试了一下：

data %>% 
   mutate_if(~ifelse(is.na(.x), named_vec[colnames(.x)], .x))

Error in selected[[i]] <- eval_tidy(.p(column, ...)) : 
  more elements supplied than there are to replace

数据%>%
变异_-if（~ifelse（is.na（.x），命名为_-vec[colnames（.x）]，.x））
所选[[i]]中出现错误使用
coalesce可能更容易做到这一点

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
nm1 <- str_c('var', 1:3)
data[nm1] <- map_dfc(nm1, ~ coalesce(data[[.x]], named_vec[.x]))
data
#  var1 var2 var3
#1    1    2    3
#2    1    2    3
#3    1    2    3
#4    1    2    3

您的代码不工作的结果也会有帮助。谢谢。我已经用
data%>%replace\u na（as.list（named\u vec））
library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
nm1 <- str_c('var', 1:3)
data[nm1] <- map_dfc(nm1, ~ coalesce(data[[.x]], named_vec[.x]))
data
#  var1 var2 var3
#1    1    2    3
#2    1    2    3
#3    1    2    3
#4    1    2    3

data[] <-  coalesce(as.matrix(data), named_vec[col(data)])

library(tidyr)
data %>%
   mutate(rn = row_number()) %>%
   pivot_longer(cols = -rn) %>% 
   left_join(enframe(named_vec), by = 'name') %>%
   transmute(rn, name, value = coalesce(value.x, value.y)) %>% 
   pivot_wider(names_from = name, values_from = value) %>% 
   select(-rn)