如何在动态公司数量场景下合并每行的嵌套DataFrame

我用以下R代码（最小可复现示例）获取专利数据：

library(magrittr)

data <- tibble::tibble(
  company = c(
    "Google",
    "Apple"
  )
) %>%
  dplyr::mutate(patents = purrr::map(
    .x = company,
    .f = function(x) {
      data <- patentsview::search_pv(
        query = patentsview::qry_funs$contains(assignee_organization = x),
        fields = c(
          "app_number",
          "app_country",
          "app_date",
          "patent_abstract",
          "patent_date",
          "patent_number",
          "patent_title"
        ),
        sort = c("app_date" = "asc"),
        endpoint = "patents",
        mtchd_subent_only = FALSE
      )

      patentsview::unnest_pv_data(data$data, pk = "patent_number") %>%
        lapply(FUN = tibble::as_tibble) %>%
        as.matrix() %>%
        t() %>%
        tibble::as_tibble()
    }
  )) %>%
  tidyr::unnest(cols = c(patents)) %>%
  tibble::column_to_rownames(var = "company") %>%
  t() %>%
  tibble::as_tibble(.name_repair = "unique", rownames = NA)

运行后得到的DataFrame结构如下：

> data
# A tibble: 2 × 2
  Google            Apple            
* <list>            <list>           
1 <tibble [25 × 5]> <tibble [25 × 5]>
2 <tibble [25 × 4]> <tibble [25 × 4]>

示例里只用到两家公司，但实际场景中公司数量是动态变化的。我需要把每行里不同公司的嵌套DataFrame合并成单个DataFrame，新增一个Combined列，最终得到如下结构：

# A tibble: 2 × 3
  Google              Apple             Combined
* <list>              <list>            <list>
  1 <tibble [25 × 5]> <tibble [25 × 5]> <tibble [50 × 5]> 
  2 <tibble [25 × 4]> <tibble [25 × 4]> <tibble [50 × 4]> 

可以用dplyr结合purrr的相关函数处理，推荐用rowwise配合c_across实现动态列的合并：

library(dplyr)
library(purrr)
library(tibble)

data <- data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Combined = list(bind_rows(c_across(everything())))) %>%
  ungroup()

说明： #

• rowwise()：指定后续操作按行执行
• c_across(everything())：动态选取当前行的所有列（即所有公司的嵌套DataFrame）
• bind_rows()：将当前行的所有嵌套DataFrame合并为单个DataFrame，用list()包裹保持嵌套结构
• ungroup()：取消按行分组状态，避免影响后续操作

如果公司列有特定命名规则（比如统一前缀），可以把everything()替换为starts_with("前缀名")这类列选择器，适配动态变化的列数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Someone2