如何使用mutate、across与case_when实现符合条件的列名拼接

Great question! Let's break down your problems one by one and fix your code step by step.

你的三个问题解答 #

1. 是否可以使用across来检查多列的条件？
   绝对可以！across就是dplyr专为批量处理多列设计的工具，不过要注意：默认情况下across会返回与输入列数相同的结果列，所以如果要生成单个新列，需要对across的输出做进一步的聚合处理，而不是直接赋值。

2. case_when中如何获取对应的列名？
   在across的函数里，你可以用cur_column()（dplyr 1.0.0+版本支持）或者.col参数（作为across的第二个参数传递）来获取当前处理的列名。比如当列值等于1时返回列名，否则返回NA_character_。

3. 如何只生成一个新列而不是多个？
   不能直接把across的结果赋值给新列（因为across返回多列数据），需要用聚合函数（比如paste()结合na.omit()）或者用purrr的工具（比如pmap_chr()）把across返回的多列结果合并成单个字符串。

你的错误代码分析 #

你的原代码有几个关键问题：

df %>% rowwise() %>% mutate(New_Col = across(A1:A3, ~ case_when(. == 1 ~ paste0("colnames(.)", collapse = " "))))

• colnames(.)中的.是当前列的值，不是列对象，所以无法获取列名；
• collapse = " "放在paste0()里无效，因为每个case_when只处理单个列的单个值，需要在所有列处理完成后再做拼接；
• 直接把across的结果赋值给New_Col，会让New_Col变成一个包含3个子列的列表列，而不是单个字符串列。

正确实现代码 #

这里提供两种简洁的实现方式，都能得到你期望的结果：

方法1：使用rowwise() + c_across()

这种方法直观易懂，适合新手：

library(dplyr)

df <- tribble(
  ~ID, ~A1, ~A2, ~A3,
  1, 0, 1, 1,
  2, 0, 1, 1,
  3, 1, 1, 1,
  4, 1, 0, 1,
  5, 0, 1, 0
)

df %>%
  rowwise() %>%
  # 筛选当前行值为1的列，拼接列名
  mutate(New_Col = paste(
    names(select(., A1:A3))[c_across(A1:A3) == 1],
    collapse = " "
  )) %>%
  ungroup() # 记得取消行分组，避免后续操作变慢

方法2：使用across() + pmap_chr()

这种方法不需要行分组，效率更高：

df %>%
  mutate(
    New_Col = across(A1:A3, ~case_when(. == 1 ~ cur_column(), TRUE ~ NA_character_)) %>%
      pmap_chr(~paste(na.omit(c(...)), collapse = " "))
  )

输出结果 #

两种方法都会得到你期望的结果：

# A tibble: 5 x 5
     ID    A1    A2    A3 New_Col  
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>    
1     1     0     1     1 A2 A3     
2     2     0     1     1 A2 A3     
3     3     1     1     1 A1 A2 A3  
4     4     1     0     1 A1 A3     
5     5     0     1     0 A2        

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TarJae