将R中多个列的所有正计数赋值为1

我有一个如下所示的数据表：

library(data.table)

Well <- c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5")
Episyrphus <- c(0,0,5,3,1)
Eupeodes <- c(2,0,4,1,0)
Syrphus <- c(0,4,0,3,2)

dt <- data.table(Well, Episyrphus, Eupeodes, Syrphus)
dt

   Well Episyrphus Eupeodes Syrphus
1:   A1          0        2       0
2:   A2          0        0       4
3:   A3          5        4       0
4:   A4          3        1       3
5:   A5          1        0       2

但是，我的问题是，我无法在多个列中将非零替换为1。我为一个专栏找到的解决方案是：

dt[Episyrphus > 0, Episyrphus := 1L]

但是，有没有办法使用相同的代码结构（可能带有for循环（？）来跨所有种类列执行相同的功能

我觉得答案很明显，但对我来说不是！任何帮助都将不胜感激。

你可以做到

cols <- seq(ncol(dt))[-1]
dt[ , (cols) := lapply(.SD, as.logical), .SDcols = cols]

---

cols这是一种
dplyr
方法

dt %>% dplyr::mutate_if(is.numeric, funs(sign(.)))
#   Well Episyrphus Eupeodes Syrphus
# 1   A1          0        1       0
# 2   A2          0        0       1
# 3   A3          1        1       0
# 4   A4          1        1       1
# 5   A5          1        0       1

适当的数据类型是逻辑的。如果必须是整数，则可以从逻辑值轻松创建它们
ifelse
效率低下，应始终避免使用
dt[，2:4:=lappy（.SD，as.logical），.SDcols=2:4]
Point take:）我想这个问题的关键是如何在列的子集上应用转换。我会采纳你的建议。在效率方面可能不会更好，但还有
replace（x，x！=0，1L）
——对我来说更容易理解。顺便说一句，您使用
cols
，但不首先定义它。重新“在列的子集上应用转换”，q在这里：对不起，重复的问题，我没有找到前面引用的问题。
dt %>% dplyr::mutate_if(is.numeric, funs(sign(.)))
#   Well Episyrphus Eupeodes Syrphus
# 1   A1          0        1       0
# 2   A2          0        0       1
# 3   A3          1        1       0
# 4   A4          1        1       1
# 5   A5          1        0       1