如何用dplyr::mutate结合自定义列向量拼接生成新变量

给定如下tibble数据框：

vehicles <- tibble(vehicle = c("Car", "Car", "Motorbike"),
                   color = c("Red", "Black", "Blue"),
                   speed = c("Low", "High", "High"))

对应的数据表：

需要生成一个新列，将用户指定列的取值用下划线拼接。例如指定vehicle和color列时，执行以下代码可得到正确结果：

vehicles %>% mutate(category = paste(vehicle, color, sep = "_"))

结果：

但要将此逻辑封装为函数，由用户传入字符向量（如choices = c("vehicle", "color", "speed")）指定拼接列。直接使用vehicles %>% mutate(category = paste(choices, sep = "_"))会生成全为"vehicle_color_speed"的列，无法得到手动输入列名时的正确结果，该怎么解决？

这里提供三种可行的实现方式：

1. 使用dplyr::across + stringr::str_c（推荐） #

这是tidyverse生态下的现代写法，代码简洁且可读性强：

library(dplyr)
library(stringr)

concat_columns <- function(data, target_cols, sep = "_") {
  data %>%
    mutate(category = str_c(across(all_of(target_cols)), collapse = sep, .names = NULL))
}

# 调用示例：拼接vehicle、color、speed三列
concat_columns(vehicles, c("vehicle", "color", "speed"))

across(all_of(target_cols))会将字符向量转换为dplyr可识别的列对象，str_c的collapse参数会按行拼接每一行的指定列值。

2. 使用tidy求值（rlang::syms + !!!） #

如果熟悉tidyverse的非标准求值语法，可以用这种方式实现：

library(dplyr)
library(rlang)

concat_columns <- function(data, target_cols, sep = "_") {
  data %>%
    mutate(category = paste(!!!syms(target_cols), sep = sep))
}

# 调用示例：拼接vehicle和color列
concat_columns(vehicles, c("vehicle", "color"))

syms(target_cols)将字符向量转换为符号列表，!!!运算符会把这个列表展开为paste的多个参数，效果等同于手动输入列名。

3. 基础R实现（无tidyverse依赖） #

如果不想依赖tidyverse包，用基础R的do.call也能实现：

concat_columns <- function(data, target_cols, sep = "_") {
  data$category <- do.call(paste, c(data[target_cols], sep = sep))
  data
}

# 调用示例：拼接color和speed列
concat_columns(vehicles, c("color", "speed"))

data[target_cols]提取指定列组成子数据框，do.call(paste, ...)会将每一行的列值作为paste的参数完成拼接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alberto Agudo Dominguez