使用across()与scale()时出现异常列名及数据类型问题求助

问题根源：scale()函数默认返回列矩阵（matrix），tibble会将这类列显示为列名[,1]格式，同时保留矩阵数据类型，导致列名和类型不符合预期。

快速解决方案（最常用） #

在scale()外层包裹as.numeric()，将矩阵转为数值向量，同时保证标准化逻辑不变：

library(tidyverse)

roster <- tibble(
  Student = c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose",
               "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing",
               "Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England",
               "Mary Rayburn"),
  Math = c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522),
  Science = c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86),
  English = c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18)
)

roster |>
  mutate(across(
    .cols = c(Math, Science, English),
    .fns = ~ as.numeric(scale(.x)),
    .names = "z_{.col}"
  ))

替代方案（手动实现标准化） #

如果不想依赖scale()的矩阵返回值，可以手动计算标准化得分，直接返回数值向量：

roster |>
  mutate(across(
    .cols = c(Math, Science, English),
    .fns = ~ (.x - mean(.x, na.rm = TRUE)) / sd(.x, na.rm = TRUE),
    .names = "z_{.col}"
  ))

两种方法都能生成正确命名的数值列，新列名会是z_Math、z_Science、z_English，数据类型也会变成普通数值型。

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