R语言inner_join合并字符列报错，如何将同一数据框两字符列合并为一列？

首先明确报错原因：inner_join()和left_join()是用来合并两个数据框的函数，你直接传入data1$Type.1、data1$Type.2这类字符向量，自然会触发类型不匹配的报错。要合并同一数据框内的两列，得根据你的实际需求选择对应方法：

情况1：每行的两列内容合并为单个字符串 #

如果想把每行的Type.1和Type.2用分隔符拼接（比如“草/毒”），同时处理Type.2的空值，推荐用stringr包的str_c（自动忽略NA）：

library(dplyr)
library(stringr)

# 在原数据框新增合并后的列
data1 <- data1 %>%
  mutate(Type_combined = str_c(Type.1, Type.2, sep = "/", na.rm = TRUE))

如果不想额外加载stringr，用基础R的paste也能实现，只需先把NA替换为空字符串：

library(dplyr)

data1 <- data1 %>%
  mutate(Type_combined = paste(
    ifelse(is.na(Type.1), "", Type.1),
    ifelse(is.na(Type.2), "", Type.2),
    sep = "/"
  )) %>%
  # 去掉单列为空时产生的多余分隔符
  mutate(Type_combined = gsub("^/|/$", "", Type_combined))

情况2：把两列的所有值堆叠成一列 #

如果想把Type.1和Type.2的所有元素合并成一个单独的列（比如统计所有出现过的类型），用tidyr的pivot_longer最方便：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 生成仅包含合并后类型的数据集，自动过滤空值
type_united <- data1 %>%
  select(Type.1, Type.2) %>%
  pivot_longer(
    cols = everything(),
    names_to = NULL,  # 不需要保留原列名
    values_to = "Type"
  ) %>%
  filter(!is.na(Type))

如果只需要一个纯向量，用基础R的c()就能快速实现：

# 合并两列向量
type_united <- c(data1$Type.1, data1$Type.2)
# 去掉空值
type_united <- type_united[!is.na(type_united)]
# 可选：去重
type_united <- unique(type_united)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas K