在R中基于文本列指定列范围跨行求和报错求助

需求：基于文本列col_range中指定的列范围，为每行创建新列存储对应范围的求和结果。

尝试的代码：

d = data.frame(index_id = c("a1232","c198", "s345","2ert", "e234","e567"),
               yr_ref = c(2023,2024,2025,2024,2027,NA),
               temp2023 = c(2000,5000,2300,2000,1000,200),
               temp2024 = c(3000,3000,3000,0,0,200),
               temp2025 = c(2000,3000,0,800,8000,200),
               temp2026 = c(300,200,1000,0,0,200),
               temp2027= c(1300,1200,100,10,10,200),
               col_range = c("temp2023:temp2023","temp2023:temp2024","temp2023:temp2025","temp2023:temp2024","temp2023:temp2027",NA))

d= d %>% 
  mutate(temp_total= ifelse(!is.na(yr_ref),
                               sum(c_across(col_range)),NA))

报错信息：

Error in `mutate()`:
ℹ In argument: `temp_total = ifelse(!is.na(yr_ref), sum(c_across(col_range)), NA)`.
Caused by error in `sum()`:
! invalid 'type' (character) of argument
Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

• c_across()无法直接识别字符串格式的列范围（如"temp2023:temp2024"），它需要的是列名符号或tidy选择器，而非字符向量。
• sum()默认是整列聚合计算，而非逐行处理；同时ifelse的向量化逻辑和逐行处理需求不匹配，导致类型错误。

方法一：用rowwise()逐行解析计算 #

开启逐行处理模式，结合rlang工具解析字符串格式的列范围并执行求和：

library(dplyr)
library(rlang)

d <- d %>%
  rowwise() %>%
  mutate(temp_total = if (!is.na(yr_ref) && !is.na(col_range)) {
    eval(parse_expr(paste0("sum(", col_range, ")")))
  } else {
    NA_real_
  }) %>%
  ungroup()

方法二：用pmap()逐行处理 #

借助purrr的pmap函数实现逐行逻辑，更灵活可控：

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

d <- d %>%
  mutate(temp_total = pmap_dbl(., function(yr_ref, col_range, ...) {
    if (is.na(yr_ref) || is.na(col_range)) {
      return(NA_real_)
    }
    # 拆分列范围字符串，获取起始和结束列名
    col_names <- str_split(col_range, ":")[[1]]
    # 筛选对应列并求和
    sum(select(., all_of(col_names)), na.rm = TRUE)
  }))

处理后temp_total列会正确输出每行指定列范围的求和结果，例如第一行结果为2000，第二行为5000+3000=8000，以此类推。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者krishthw