在R中使用across()函数对多列求和时出现错误求助

数据与原代码 #

测试数据 #

Distance <-  data.frame(
 DAY    = c("1", "2","3")
,TEMP   = c(25, 27, 26.5)
,C1Dist01    = c(1, 1, 1)
,C2Dist01    = c(1, 1, 0)
,C3Dist01   = c(1, 0,0)
,C4Dist01   = c(1, 0, 0)
)

原求和代码 #

SumDistance<-Distance %>%
  rowwise() %>%
  mutate(CowSum = sum(across(select(ends_with("Dist01"))), na.rm = T))

错误信息 #

Error in across():
! Must only be used inside data-masking verbs like mutate(),
filter(), and group_by().
Backtrace:

1. Distance %>% rowwise() %>% ...
2. plyr::mutate(...)
3. base::eval(cols[[col]], .data, parent.frame())
4. base::eval(cols[[col]], .data, parent.frame())
5. dplyr::across(select(ends_with("Dist01")))

错误原因 #

从回溯信息第2行可以看到，代码实际调用的是plyr::mutate而非dplyr::mutate。across是dplyr专属函数，仅支持在dplyr的数据掩码动词（如dplyr::mutate）中使用，而plyr版本的mutate完全不兼容该函数。

出现该问题的核心是你的环境中同时加载了plyr和dplyr包，且plyr的加载顺序晚于dplyr，导致mutate被plyr的版本覆盖；或是之前运行时dplyr的mutate优先级更高，现在环境发生了变化。

解决方法 #

方法1：明确指定dplyr::mutate #

直接在代码中指定使用dplyr的mutate，同时简化across的写法（无需嵌套select）：

SumDistance<-Distance %>%
  rowwise() %>%
  dplyr::mutate(CowSum = sum(across(ends_with("Dist01")), na.rm = TRUE))

方法2：移除plyr包的加载 #

如果不需要使用plyr包，直接卸载它避免命名空间冲突：

detach("package:plyr", unload = TRUE)

之后运行简化后的原代码即可：

SumDistance<-Distance %>%
  rowwise() %>%
  mutate(CowSum = sum(across(ends_with("Dist01")), na.rm = TRUE))

方法3：用rowSums替代（更高效） #

行求和不需要依赖rowwise分组，直接用rowSums性能更优：

SumDistance <- Distance %>%
  mutate(CowSum = rowSums(select(., ends_with("Dist01")), na.rm = TRUE))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shrimp