如果您想坚持这些包和原则,您可以只使用tidyverse 执行此操作。您可以使用来自tidyr 包的mutate() 或unite_() 来实现。
使用mutate()
library(dplyr)
df <- tibble(a = letters[1:3], b = letters[4:6], c = letters[7:9])
cols_to_concat <- c("a", "b", "c")
df %>% mutate(new_col = do.call(paste0, .[cols_to_concat]))
# A tibble: 3 × 4
a b c new_col
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 a d g adg
2 b e h beh
3 c f i cfi
使用unite_()
library(tidyr)
df %>% unite_(col='new_col', cols_to_concat, sep="", remove=FALSE)
# A tibble: 3 × 4
new_col a b c
* <chr> <chr> <chr> <chr>
1 adg a d g
2 beh b e h
3 cfi c f i
2020 年 7 月编辑
从 dplyr 1.0.0 开始,across() 和 c_across() 似乎正在替换下划线动词(例如 unite_)和范围变体,例如 mutate_if()、mutate_at() 和mutate_all()。下面是使用该约定的示例。不是最简洁的,但仍然是一个承诺更具可扩展性的选项。
使用c_across()
library(dplyr)
df <- tibble(a = letters[1:3], b = letters[4:6], c = letters[7:9])
cols_to_concat <- c("a", "b", "c")
df %>%
rowwise() %>%
mutate(new_col = paste0(c_across(all_of(cols_to_concat)), collapse=""))
#> # A tibble: 3 x 4
#> # Rowwise:
#> a b c new_col
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 a d g adg
#> 2 b e h beh
#> 3 c f i cfi
由reprex package (v0.3.0) 于 2020-07-08 创建