在R DataFrame中自动拼接所有列生成新列的简洁实现方法

以下几种方法无需显式写出每个列名，能高效处理任意数量的目标列：

方法1：dplyr rowwise + c_across（推荐，dplyr风格） #

利用rowwise()按行处理，c_across(-model_id)选中除model_id外的所有列，再用paste()完成拼接：

want = model_spec %>%
  rowwise() %>%
  mutate(model_formula = paste0('y ~ ', paste(c_across(-model_id), collapse = '+'))) %>%
  ungroup() %>%
  select(model_id, model_formula)

如果列名有规律（比如都是var开头），也可以用c_across(starts_with("var"))这类选择器精准筛选目标列。

方法2：基础R apply函数 #

用apply()按行遍历目标列，直接完成拼接操作：

want = model_spec %>%
  mutate(model_formula = paste0('y ~ ', apply(select(., -model_id), 1, paste, collapse = '+'))) %>%
  select(model_id, model_formula)

这个方法不需要额外启用行处理模式，代码更紧凑。

方法3：tidyr unite + 字符串处理 #

先通过unite把目标列合并成临时字符串列，再补充前缀得到最终结果：

library(tidyr)

want = model_spec %>%
  unite(col = "temp", -model_id, sep = "+", remove = FALSE) %>%
  mutate(model_formula = paste0('y ~ ', temp)) %>%
  select(model_id, model_formula) %>%
  select(-temp) # 可选，移除临时列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chang Xu