更新：利用可以拆分至少有两个空格的列这一事实，可以重写为：

library(tidyverse)

df <- data.frame( test =  c("'+ test1           0.0553933412'", "'<All variables>  0.0553799779'", "'+ test3           0.0009441928'", 
                            "'<none>           0.0000000000'","'+ test2          -0.0012808645'"))

df |>
  separate_wider_delim(
    test,
    delim = stringr::regex("\\s{2,}"),
    names = c("name", "value")
  ) |> 
  mutate(
    value = parse_number(value),
    name = str_trim(str_remove_all(name, "['+<>]"))
  )
#> # A tibble: 5 × 2
#>   name              value
#>   <chr>             <dbl>
#> 1 test1          0.0554  
#> 2 All variables  0.0554  
#> 3 test3          0.000944
#> 4 none           0       
#> 5 test2         -0.00128

创建于2023年3月8日，使用reprex v2.0.2

或者，您可以使用mutate_all在所有列中进行修剪（去除符号）。
在这种情况下，您的代码将是：

library(tidyverse)
df <- data.frame( test =  c("'+ test1           0.0553933412'",
                            "'<All variables>  0.0553799779'",
                            "'+ test3           0.0009441928'", 
                            "'<none>           0.0000000000'",
                            "'+ test2          -0.0012808645'"))

df  <- df  %>%
  separate(test, 
           into = c("text", "num"), 
           sep =  c(" {2,}")
  ) %>%
mutate_all(~ str_trim(str_remove_all(., "['+<>]")))