我来帮你搞定这个需求！你遇到的「Can't add rows to grouped data frames」报错，还有代码运行失败的问题，主要是这几个原因：

• 分组后的data.frame不能直接用add_row函数，add_row不支持分组对象的行添加操作
• add_row的语法错误，你没有明确指定列名和对应的值
• paste参数用错了：要把同一分组的多个字符串拼接成一个，应该用collapse = "; "而不是sep（sep是用来分隔不同向量的元素，collapse才是把单个向量的所有元素合并成字符串）

下面给你两种可行的解决方案：

方法一：先生成汇总行再合并 #

这种方法逻辑清晰，先单独生成每个ID的汇总行，再和原数据合并排序：

library(tidyverse)

# 先修正原数据框的定义（你的原始tribble语法有小问题）
df <- tribble(
  ~ID, ~Text,
  "Q1", "Never",
  "Q1", "Sometimes",
  "Q1", "Always",
  "Q2", "Agree",
  "Q2", "Disagree"
)

# 生成每个ID的汇总行，注意用collapse参数
summary_rows <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(Text = paste(Text, collapse = "; "), .groups = "drop")

# 合并原数据和汇总行，按ID排序得到最终结果
final_df <- bind_rows(df, summary_rows) %>%
  arrange(ID)

print(final_df)

运行后输出就是你想要的结果：

# A tibble: 7 × 2
  ID    Text                         
  <chr> <chr>                        
1 Q1    Never                        
2 Q1    Sometimes                    
3 Q1    Always                       
4 Q1    Never; Sometimes; Always
5 Q2    Agree                        
6 Q2    Disagree                     
7 Q2    Agree; Disagree

方法二：分组内直接添加汇总行 #

用group_modify在每个分组内部完成原数据和汇总行的拼接，适合更复杂的分组操作场景：

final_df <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  group_modify(~ bind_rows(.x, tibble(Text = paste(.x$Text, collapse = "; ")))) %>%
  ungroup()

print(final_df)

这个方法会在每个ID分组里，把原数据行和新生成的汇总行绑定，最后取消分组，结果和方法一完全一致。

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