R数据框新增列问题：mutate结合any()未达预期结果

你的代码问题出在mutate里的any(unlist(groupMap$allowed) == TRUE)：unlist会把所有行的allowed列表元素展开成一个单一向量，any()对这个整体向量判断是否存在TRUE，结果是一个单个的逻辑值（这里因为确实有多个TRUE，所以返回TRUE），mutate会把这个值重复赋值给每一行，导致Allow列全为TRUE。

下面提供几种简洁的修正方案：

方案1：修正原有代码，逐行判断列表中的TRUE #

利用sapply或purrr::map_lgl对每行的allowed列表单独判断是否存在TRUE：

library(dplyr)
library(stringr)

GroupName <- c("Mayfair", "Chronos", "Orion", "Milkhouse", "Saddle", "Westeros")
Region <- c("A12", "S19", "T12", "T11", "S16", "B2")
GroupAssociation <- data.frame(GroupName, Region)

regID <- c("S", "T1")
groupMap <- GroupAssociation
groupMap$allowed <- lapply(groupMap$Region, stringr::str_starts, regID)

# 用sapply逐行判断
groupMap$Allow <- sapply(groupMap$allowed, any)
# 或者用dplyr+purrr的写法
# groupMap <- groupMap %>% mutate(Allow = purrr::map_lgl(allowed, any))

方案2：一步到位，无需中间列表列 #

直接利用str_starts的向量化特性，结合rowSums判断每行是否有匹配：

library(dplyr)
library(stringr)

GroupName <- c("Mayfair", "Chronos", "Orion", "Milkhouse", "Saddle", "Westeros")
Region <- c("A12", "S19", "T12", "T11", "S16", "B2")
GroupAssociation <- data.frame(GroupName, Region)

regID <- c("S", "T1")

groupMap <- GroupAssociation %>%
  mutate(Allow = rowSums(str_starts(Region, regID)) > 0)

原理：str_starts(Region, regID)会返回一个n行2列的矩阵（n是数据行数），每行对应一个Region与两个regID的匹配结果；rowSums计算每行的TRUE数量（TRUE被视为1，FALSE为0），大于0就说明该行存在至少一个匹配。

方案3：用rowwise逐行处理 #

如果习惯dplyr的管道风格，也可以用rowwise逐行判断：

groupMap <- GroupAssociation %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Allow = any(str_starts(Region, regID))) %>%
  ungroup()

rowwise()会让后续的mutate逐行执行，any()只对当前行的匹配结果判断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikey