如何通过a:b形式的变量名对变量子集执行rowSum计算？

当然可以！而且这才是更稳健的做法——依赖变量名称而非位置索引，能彻底避免数据集结构更新（比如列顺序调整）带来的计算错误。

在dplyr里，你可以用pick()函数直接通过变量名范围来选择目标列，把它传给rowSums()就行，修改后的代码如下：

library(dplyr)

dd <- data.frame(a=1:10,b=2:11,c=3:12)
dd %>% mutate(Total = rowSums(pick(a:b)))

运行后得到的结果和你原来的输出完全一致：

a  b  c Total
1   1  2  3     3
2   2  3  4     5
3   3  4  5     7
4   4  5  6     9
5   5  6  7    11
6   6  7  8    13
7   7  8  9    15
8   8  9 10    17
9   9 10 11    19
10 10 11 12    21

另外还有一种等价写法，用across()函数：

dd %>% mutate(Total = rowSums(across(a:b)))

这两种方法的核心都是基于变量名选择列，哪怕之后你把数据集里的列顺序打乱（比如把c列移到a前面），只要变量名不变，代码就能正确计算出a和b的行和，完全不用依赖列的位置索引。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Z. Zhang