如何高效替换data.frame多列中的1为列名并合并列？

给定如下R语言的data.frame对象df：

df <- data.frame(
  Typ1 = c(1, 0, 1),
  Typ2 = c(0, 1, 0)
)

需要实现两个目标：一是将每列中值为1的元素替换为对应列名（替代原有的逐列赋值写法），二是最终合并为单列Typ。

一、更简洁的列值替换方法 #

方法1：使用dplyr批量处理 #

借助dplyr的across函数可以一次性处理所有列，无需逐列编写赋值语句：

library(dplyr)

df_processed <- df %>%
  mutate(across(everything(), ~ifelse(.x == 1, cur_column(), .x)))

across(everything())遍历所有列，cur_column()自动获取当前列的列名，通过ifelse完成替换逻辑。

方法2：基础R原生实现 #

不用第三方包的话，用mapply可以批量配对列和列名进行处理：

df_processed <- as.data.frame(mapply(function(col, col_name) {
  col[col == 1] <- col_name
  col
}, df, names(df)))

二、合并为单列Typ #

方案1：基于处理后的数据集合并 #

不管用上面哪种方法处理完列后，都可以通过max.col定位每行的目标列名：

# dplyr风格
df_final <- df_processed %>%
  mutate(Typ = names(.)[max.col(., ties.method = "first")]) %>%
  select(Typ)

# 基础R风格
df_final <- data.frame(
  Typ = names(df_processed)[max.col(df_processed, ties.method = "first")]
)

方案2：一步到位直接生成结果 #

因为原数据每行仅存在一个1，完全可以跳过替换步骤，直接定位1所在列并提取列名：

df_final <- data.frame(
  Typ = names(df)[max.col(df, ties.method = "first")]
)

这是最简洁的实现方式，直接得到目标单列：

Typ
1 Typ1
2 Typ2
3 Typ1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Murmulodi