如何实现基于数据框逻辑列值生成变量名列的可扩展方案？

问题背景 #

现有如下数据框：

id <- seq(1:4)
var_1 <- c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE)
var_2 <- c(FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)
var_3 <- c(FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)
var_4 <- c(FALSE, FALSE, TRUE, FALSE)
var_5 <- c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE)
df <- data.frame(id, var_1, var_2, var_3, var_4, var_5)

输出结果：

id var_1 var_2 var_3 var_4 var_5
1  1  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
2  2 FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
3  3 FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
4  4 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

需求是遍历每一行，将值为TRUE的列名拼接成字符串存入新列result；无TRUE值的行，result设为NA，预期结果如下：

id var_1 var_2 var_3 var_4 var_5              result
1  1  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE               var_1
2  2 FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE var_2, var_3, var_5
3  3 FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE        var_4, var_5
4  4 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE                <NA>

现有代码硬编码了逻辑列的范围（var_1:var_5），无法适配任意数量的逻辑变量：

library(tidyverse)
df |> 
  mutate(across(where(is.logical),
                ~ case_when(.x ~ cur_column()), .names = "{.col}")) |> 
  unite("result", var_1:var_5, sep = ", ", na.rm = TRUE)

可扩展解决方案 #

方法1：Tidyverse 动态适配版 #

通过where()函数动态识别逻辑列，无需指定具体列名，同时处理空值为NA：

library(tidyverse)

df_processed <- df %>%
  # 将逻辑列替换为列名（TRUE时）或NA（FALSE时）
  mutate(across(where(is.logical), ~ if_else(.x, cur_column(), NA_character_))) %>%
  # 拼接所有字符型的逻辑列转换结果
  unite(result, where(is.character), sep = ", ", na.rm = TRUE) %>%
  # 将空字符串转为NA，符合需求
  mutate(result = if_else(result == "", NA_character_, result))

print(df_processed)

方法2：Base R 实现 #

无需依赖tidyverse，通过动态筛选逻辑列实现：

# 筛选所有逻辑类型的列名
logic_column_names <- names(df)[sapply(df, is.logical)]

# 逐行处理，拼接符合条件的列名
df$result <- apply(df[logic_column_names], 1, function(row_values) {
  # 获取当前行中值为TRUE的列名
  matched_cols <- logic_column_names[row_values]
  # 无匹配则返回NA，否则拼接字符串
  if (length(matched_cols) == 0) NA_character_ else paste(matched_cols, collapse = ", ")
})

print(df)

两种方法都能自动适配任意数量的逻辑列，无需修改代码中的列名范围。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JontroPothon