如何在R中基于已有行计算添加新行（使用dplyr/tidyverse）

1. 创建原始数据框 #

首先用tibble构造你提供的原始数据：

library(tidyverse)

df <- tibble(
  ID = c("A1", "A2", "B1", "C4", "D8"),
  number = c(5, 10, 7, 3, 2)
)

2. 定义可扩展的新行规则 #

把需要生成的新行规则单独整理成规则表，后续要加新行直接在这里追加条目即可，无需修改核心逻辑：

# 规则表：每行对应一个新行，包含新ID和计算逻辑
new_rows_rules <- tibble(
  new_ID = c("B2", "C7", "A3", "C9"),
  calculation = list(
    quote(df$number[df$ID == "B1"]),          # B2取B1的number
    quote(df$number[df$ID == "C4"]),          # C7取C4的number
    quote((df$number[df$ID == "A1"] + df$number[df$ID == "A2"]) / 2), # A3取A1+A2的平均值
    quote(df$number[df$ID == "A2"])           # C9取A2的number
  )
)

3. 生成新行并合并到原始数据 #

用purrr的map_dbl计算每个新行的number值，再通过bind_rows合并：

# 计算新行的number值
new_rows <- new_rows_rules %>%
  mutate(number = map_dbl(calculation, ~ eval(.x))) %>%
  select(ID = new_ID, number)

# 合并原始数据与新行
final_df <- bind_rows(df, new_rows)

# 查看最终结果
final_df

运行后得到的结果和预期完全一致：

# A tibble: 9 × 2
  ID    number
  <chr>  <dbl>
1 A1       5  
2 A2      10  
3 B1       7  
4 C4       3  
5 D8       2  
6 B2       7  
7 C7       3  
8 A3       7.5
9 C9      10  

4. 扩展方案：添加更多新行 #

如果需要新增其他行，比如要加ID=D9, number=D8的2倍，只需要在new_rows_rules里追加一行：

new_rows_rules <- add_row(new_rows_rules,
  new_ID = "D9",
  calculation = quote(df$number[df$ID == "D8"] * 2)
)

重新运行合并代码即可自动生成新行。

另一种简洁的规则定义方式（命名列表） #

你也可以用命名列表来定义规则，键为新ID，值为计算函数，代码更紧凑：

new_rows_list <- list(
  "B2" = ~ .x$number[.x$ID == "B1"],
  "C7" = ~ .x$number[.x$ID == "C4"],
  "A3" = ~ (.x$number[.x$ID == "A1"] + .x$number[.x$ID == "A2"]) / 2,
  "C9" = ~ .x$number[.x$ID == "A2"]
)

# 生成新行并合并
final_df_alt <- bind_rows(
  df,
  map_dfr(new_rows_list, ~ .x(df), .id = "ID") %>% rename(number = value)
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者flâneur