在R中合并RACE与ETHNICITY两个分类变量创建新变量

在R里合并这两个变量有两种常用且高效的方式，分别基于基础R和tidyverse工具链，以下是具体实现：

基础R方法（无需额外包） #

利用paste()函数直接拼接两个变量，指定空格作为分隔符即可。先构造示例数据集，再生成新列：

# 构造示例数据集
df <- data.frame(
  RACE = c("Black", "White", "Asian", "Black"),
  ETHNICITY = c("Non-Hispanic", "Hispanic", "Non-Hispanic", "Hispanic"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 创建"RACE/ETHNICITY"新列
df$`RACE/ETHNICITY` <- paste(df$RACE, df$ETHNICITY, sep = " ")

运行后数据集会新增一列，示例输出如下：

RACE    ETHNICITY RACE/ETHNICITY
1   Black Non-Hispanic Black Non-Hispanic
2   White    Hispanic    White Hispanic
3   Asian Non-Hispanic Asian Non-Hispanic
4   Black    Hispanic    Black Hispanic

如果数据中存在缺失值，可添加na.rm = TRUE参数忽略缺失项（会自动去掉缺失的部分）：

df$`RACE/ETHNICITY` <- paste(df$RACE, df$ETHNICITY, sep = " ", na.rm = TRUE)

tidyverse方法（推荐用于数据清洗流） #

如果日常使用tidyverse工具包，可结合dplyr::mutate()和stringr::str_c()实现，代码更符合管道化风格：

# 加载tidyverse包（若未安装先运行install.packages("tidyverse")）
library(tidyverse)

# 通过管道生成新列
df <- df %>%
  mutate(`RACE/ETHNICITY` = str_c(RACE, ETHNICITY, sep = " "))

str_c()的效果和paste()一致，在tidyverse的工作流中更易和其他数据操作（如筛选、分组）结合使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cake2244