如何用dplyr的across自动生成新列并与原列交替排列

你原来的写法里，mutate的.after参数没法给每个新列指定不同的位置——它只能把所有新列一股脑放到同一个位置，所以没法实现交替排列。这里有两种自动实现的方法：

方法1：先生成所有新列，再重新排列顺序 #

先一次性用across生成所有需要的新列，再通过构造目标列顺序来重新排列，把每个原列和对应的新列配对：

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

df <- tibble(a = 1:2, x_b = 1:2, x_c = 1:2)

df |>
  mutate(across(starts_with("x_"), ~ .x * 2, .names = "{sub('x_', 'y_', .col)}")) |>
  relocate(
    c(
      # 保留非x_开头的列
      setdiff(names(.), starts_with("x_")),
      # 把每个x_列和对应的y_列配对后展开
      unlist(map2(starts_with("x_"), str_replace(starts_with("x_"), "x_", "y_"), c))
    )
  )

方法2：逐个处理列，动态添加并放置 #

用purrr::reduce逐个处理每个x_开头的列，每次添加对应的新列并直接放在原列后面：

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

df <- tibble(a = 1:2, x_b = 1:2, x_c = 1:2)

# 提取所有x_开头的列名
x_cols <- df |> select(starts_with("x_")) |> names()

# 逐个处理每列，生成新列并放在对应原列后
x_cols |>
  reduce(
    function(current_df, col) {
      new_col_name <- str_replace(col, "x_", "y_")
      current_df |>
        mutate(!!new_col_name := .data[[col]] * 2, .after = col)
    },
    .init = df
  )

两种方法都能得到你想要的交替列结构，不需要手动调用多次relocate。

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