在dplyr的mutate中使用paste()为何无法按行计算？

vec1:vec2并非按行生成对应序列，R会将整个vec1和vec2向量作为范围参数处理（实际是基于向量元素生成一个全局序列），随后paste(..., collapse=",")会把这个全局序列合并成单一字符串。在mutate中，单个值会被自动广播到所有行，因此每行的new_col结果完全相同。

以下几种方法都能实现逐行生成序列并合并的需求：

方法1：用rowwise()实现逐行处理 #

library(dplyr)

vec1 <- c(2, 5)
vec2 <- c(4, 6)
test_df <- data.frame(vec1, vec2)

test_df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(new_col = paste(vec1:vec2, collapse = ",")) %>%
  ungroup() # 处理完记得取消逐行模式，避免后续操作效率下降

方法2：用purrr::map2_chr高效处理（适合大数据场景） #

library(dplyr)
library(purrr)

test_df %>%
  mutate(new_col = map2_chr(vec1, vec2, ~paste(.x:.y, collapse = ",")))

方法3：用base R的apply实现（无需额外安装包） #

test_df$new_col <- apply(test_df, 1, function(x) paste(x[1]:x[2], collapse = ","))

以上方法均能得到预期输出：

vec1 vec2 new_col
1    2    4   2,3,4
2    5    6     5,6

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