使用变量和级别列表，使用dplyr将字符数据转换为因子

我正在处理调查数据，我需要将响应值编码为因素（例如，强烈不同意、不同意、同意、强烈同意）。不同的问题有不同的回答选项，需要适当编码。我有一个excel文件，列出了每个问题和有序的回答选项。我已经为编写了一个

循环来转换所有变量，但我想了解如何使用
purr
或
dplyr
语法

下面是一个简单的例子：

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


库（tidyverse）
dat%
变异(
种类=作为特征（种类），
第二个变量=性状（圆形（萼片长度）））
因子_map可以是

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


或者不使用任何新软件包（即仅使用dplyr）的另一个选项是

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

它们已经被编码为因子。如果不清楚的话，我写了一个for循环，它可以满足我的需要，但是我在寻求帮助，了解如何用不同的方法解决问题。谢谢，这很有帮助。我发现我的purrr错误是在要修改的数据中使用管道，而不是在保存要迭代的参数的表中使用管道。