如何用dplyr的mutate和across在R中实现多列对应乘积？

需求说明 #

现有两个数据框dft0和dft1，二者共享id列用于匹配观测；dft0中的列（如x/y/z）对应dft1中前缀为b_的列（如b_x/b_y/b_z）。需要用dplyr的mutate和across函数，计算每对对应列的乘积，生成名为p_列名的新列。

示例数据 #

library(dplyr)

dft0 <- data.frame(id = 101:103, x   = 1:3,   y   = 4:6,   z   = 7:9)
dft1 <- data.frame(id = 101:103, b_x = 10:12, b_y = 13:15, b_z = 16:18)

报错代码及信息 #

尝试的代码：

vs   <- c('x', 'y', 'z')
dfts <- full_join(dft0, dft1, by = c('id')) %>%
  mutate(., across(vs, .fn = ~ .x * get(paste0('b_', .x)), .names = 'p_{.col}'))

报错信息：

Error in `mutate_cols()`:
! Problem with `mutate()` input `..1`.
i `..1 = across(...)`.
x first argument has length > 1
Caused by error in `get()`:
! first argument has length > 1
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

报错原因 #

报错核心是across的函数中，.x指代的是当前列的数值向量，而非列名。用paste0('b_', .x)会把列的每个数值都拼上b_，生成一个长度大于1的向量，而get()只能接受单个字符串作为参数，因此触发错误。

修正方案 #

需要获取当前遍历的列名而非列值，这里可以用cur_column()函数来获取当前列的名称，再拼接对应关联列的名称：

方案一：使用cur_column() + get() #

vs   <- c('x', 'y', 'z')
dfts <- full_join(dft0, dft1, by = c('id')) %>%
  mutate(across(vs, ~ .x * get(paste0('b_', cur_column())), .names = 'p_{.col}'))

方案二：使用cur_column() + .data代词（更推荐，可读性更强） #

vs   <- c('x', 'y', 'z')
dfts <- full_join(dft0, dft1, by = c('id')) %>%
  mutate(across(vs, ~ .x * .data[[paste0('b_', cur_column())]], .names = 'p_{.col}'))

运行结果 #

执行修正后的代码后，dfts会新增p_x/p_y/p_z三列，对应每对列的乘积：

> dfts
   id x y z b_x b_y b_z p_x p_y p_z
1 101 1 4 7  10  13  16  10  52 112
2 102 2 5 8  11  14  17  22  70 136
3 103 3 6 9  12  15  18  36  90 162

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DOS