已获取多列字符串长度，如何计算每行的长度差值？

现有代码与需求 #

用户已通过以下代码计算出数据框中x、y、z列的字符串长度：

data = tibble(x = c("a", "b"), y = c("aa", "b"), z = c("a", "bb"))

data %>% 
  mutate(str_length = across(c(x, y, z), ~ str_count(., ".")))

现在需要计算每行中这些字符串长度的差值，期望得到data$str_diff = c(1, 1)。

实现方案 #

方案一：无需单独存储长度列，一步计算 #

可以跳过单独生成长度列的步骤，直接在管道中计算每行长度的极差（最大值减最小值）：

library(tidyverse)

data = tibble(x = c("a", "b"), y = c("aa", "b"), z = c("a", "bb"))

data %>%
  mutate(
    str_diff = pmap_dbl(across(x:z), ~ {
      lengths = str_count(c(...), ".")
      max(lengths) - min(lengths)
    })
  )

方案二：基于已生成的str_length列计算 #

如果已经保留了嵌套的str_length列，先将其展开为单独列，再计算差值：

data %>%
  mutate(str_length = across(c(x, y, z), ~ str_count(., "."))) %>%
  unnest_wider(str_length) %>%
  mutate(str_diff = pmax(x, y, z) - pmin(x, y, z))

方案三：用rowwise()简化行处理 #

借助rowwise()按行处理，结合c_across()获取每行的目标列值：

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    str_diff = max(str_count(c_across(x:z), ".")) - min(str_count(c_across(x:z), "."))
  ) %>%
  ungroup()

以上三种方案最终都会生成str_diff列，其值为c(1, 1)，满足需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pgitti