如何用tidy-select在mutate中创建可扩展的汇总变量？

你遇到的问题是any(all_of(variables))无法按行处理选中的列——any函数默认会把整个列的所有值作为输入，而非逐行判断。下面提供两种符合你需求的可扩展写法：

方法一：使用if_any（推荐） #

if_any是tidyverse专门为逐行多列判断设计的函数，直接支持tidy-select语法，无需额外行分组处理：

variables = c("v1", "v2")
tst = tribble(
  ~ID, ~time, ~v1, ~v2,
  "1a", 1,  T,  F,
  "1b", 1,  F,  T,
  "1c", 1,  F,  F,
  "1a", 2,  T,  F,
  "1b", 2,  T,  T,
  "1c", 2,  F,  F
)

tst %>%
  group_by(ID, time) %>%
  mutate(any_v = if_any(all_of(variables), ~.x)) %>%
  ungroup()

扩展性验证（新增v3） #

当数据和variables向量新增v3时，完全不需要修改mutate部分的代码：

# 新增v3变量
variables = c("v1", "v2", "v3")
tst = tribble(
  ~ID, ~time, ~v1, ~v2, ~v3,
  "1a", 1,  T,  F, F,
  "1b", 1,  F,  T, T,
  "1c", 1,  F,  F, F,
  "1a", 2,  T,  F, T,
  "1b", 2,  T,  T, F,
  "1c", 2,  F,  F, F
)

# 复用原有代码，无需修改mutate调用
tst %>%
  group_by(ID, time) %>%
  mutate(any_v = if_any(all_of(variables), ~.x)) %>%
  ungroup()

if_any的逻辑是：对每行中选中的列，判断是否有任意一列满足~.x（因原变量是逻辑型，~.x等价于判断值为TRUE），直接返回逐行的判断结果。

方法二：使用rowwise() + c_across #

如果习惯用any函数，可以结合rowwise()让代码按行处理，再用c_across提取每行的指定列值：

tst %>%
  group_by(ID, time) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(any_v = any(c_across(all_of(variables)))) %>%
  ungroup()

c_across(all_of(variables))会把每行中指定的列转换成一个逻辑向量，再用any()判断该向量是否包含TRUE，rowwise()确保这个判断是逐行执行的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user23942556