是否存在支持多列输入的dplyr across函数版本？

当需要对成对的列（如a1&b1、a2&b2）调用双参数函数进行汇总时，可以通过以下几种方式避免重复编写代码：

方法一：利用across+cur_column匹配对应列 #

如果你的a列和b列命名有规律（比如前缀为a/b、后缀一致），可以用cur_column()获取当前处理的a列名称，替换前缀得到对应的b列，再传入函数：

首先定义示例双参数函数：

fn <- function(x, y) {
  # 示例逻辑：计算两列的均值之和
  mean(x) + mean(y)
}

然后执行汇总：

library(dplyr)
library(stringr)

data1 %>%
  summarise(
    across(
      starts_with("a"), 
      ~ fn(.x, pick(str_replace(cur_column(), "^a", "b"))[[1]]),
      .names = "ab{col}"  # 自动生成ab1、ab2这类列名
    )
  )

• str_replace(cur_column(), "^a", "b")：把当前a列的列名（如a1）替换成对应的b列名（如b1）
• pick()：取出对应的b列，[[1]]将数据框转换为向量，适配函数的参数要求

方法二：通过列名分组+purrr::map批量处理 #

如果列名的规律更灵活，可以先提取列对的共同标识，再用map批量调用函数：

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)

# 提取a列的后缀（如1、2、3）
prefixes <- str_extract(names(data1)[starts_with("a")], "\\d+$")

data1 %>%
  summarise(
    !!!set_names(
      map(prefixes, ~ fn(pull(data1, paste0("a", .x)), pull(data1, paste0("b", .x)))),
      paste0("ab", prefixes)
    )
  )

• pull(data1, paste0("a", .x))：根据后缀取出对应的a列和b列
• !!!：将map生成的命名列表展开为summarise的参数
• set_names：为结果设置对应的ab1、ab2列名

注意事项 #

• 确保你的fn函数能够正确处理向量输入（因为dplyr的列都是向量）
• 如果列名没有固定规律，可先手动定义列对的映射关系（比如列名对的列表），再用map处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xiaodai