如何将dplyr::reframe生成的新数据框与原DataFrame重新合并？

要保留原数据列并关联扩展后的体重级别检查结果，有三种常用的tidyverse实现方式：

方法一：在reframe中显式保留原列 #

因为rowwise()会将每一行视为独立分组，直接在reframe里指定需要保留的原数据列（如name、mass），这些列会自动重复对应到每个扩展行，无需后续合并：

boxingPopularWeightClasses <- c(57,80,92,9999) #kilograms
boxingWeightClassName<-c("Featherweight","Middleweight","Heavyweight","Super Heavyweight")

checkAllowedToCompeteInEachWeightClass <- function(mass) {
  mass < boxingPopularWeightClasses
}

library(dplyr)

allowed <- starwars %>% 
  rowwise() |>
  reframe(
    # 保留需要的原数据列
    name = name,
    mass = mass,
    class = boxingWeightClassName,
    criterion = boxingPopularWeightClasses, 
    allowed = checkAllowedToCompeteInEachWeightClass(mass)
  ) 

head(allowed)

输出会直接包含原数据的name、mass列，以及每个角色的4行体重级别检查结果。

方法二：用mutate生成列表列再unnest（更灵活） #

无需rowwise()，先通过mutate为每行生成包含所有体重级别结果的列表列，再用unnest展开，原数据的所有列都会完整保留：

library(dplyr)
library(tidyr)

allowed <- starwars %>%
  mutate(
    # 为每个mass生成嵌套的体重检查结果表
    weight_check = pmap(
      list(mass),
      function(m) {
        tibble(
          class = boxingWeightClassName,
          criterion = boxingPopularWeightClasses,
          allowed = m < boxingPopularWeightClasses
        )
      }
    )
  ) %>%
  # 展开嵌套列表，生成多行结果
  unnest(weight_check)

head(allowed)

这种方式会保留starwars原有的所有列（如height、hair_color等），同时每个角色对应4行体重级别检查记录。

方法三：通过唯一ID事后合并（适合已生成分离结果的场景） #

如果已经用reframe生成了不含原列的结果，可以给原数据添加唯一标识，再通过标识关联：

# 给原数据添加唯一行ID
starwars_with_id <- starwars %>% mutate(row_id = row_number())

# 生成结果时带上ID
allowed <- starwars_with_id %>% 
  rowwise() |>
  reframe(
    row_id = row_id,
    class = boxingWeightClassName,
    criterion = boxingPopularWeightClasses, 
    allowed = checkAllowedToCompeteInEachWeightClass(mass)
  )

# 合并原数据与结果
final_result <- starwars_with_id %>% left_join(allowed, by = "row_id")

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