在R中合并R、V、B列名与值生成新列报错，求解决方案

你的代码出错原因有两个：

1. c_across()未指定目标列，默认包含了trtmt列，导致字符型列名和数值型列值的类型冲突；
2. c_across() == c(2:4)的逻辑错误，这是将每行所有列的值和向量c(2,3,4)做比较，完全不符合“列名+对应值”的拼接需求。

以下是几种可行的解决方案：

方案1：dplyr rowwise 实现 #

library(dplyr)

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(key = paste0(names(pick(R:B)), c_across(R:B), collapse = "_")) %>%
  ungroup()

• pick(R:B)精准获取需要拼接的列名；
• c_across(R:B)获取当前行对应列的数值；
• paste0将列名和数值逐个拼接，再用collapse="_"连接成字符串；
• 最后用ungroup()取消行分组，避免后续操作受影响。

方案2：purrr pmap 高效实现（无需行分组） #

library(dplyr)
library(purrr)

df %>%
  mutate(key = pmap_chr(select(., R:B), ~ paste0(names(select(., R:B)), c(...), collapse = "_")))

• select(., R:B)筛选目标列；
• pmap_chr逐行处理筛选后的列，将每行的数值传递给...，再和列名拼接。

方案3：Base R 简洁实现 #

df$key <- apply(df[, c("R", "V", "B")], 1, function(x) paste0(names(x), x, collapse = "_"))

• apply按行处理目标列，每行数据作为x传入函数，直接拼接列名和对应值。

执行上述任意代码后，df都会生成符合预期的key列，示例输出如下：

# A tibble: 6 × 5
  trtmt     R     V     B key            
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>          
1    26   150    50     0 R150_V50_B0    
2    28   150   150     0 R150_V150_B0   
3    35     0    50   100 R0_V50_B100    
4    42     0   150    50 R0_V150_B50    
5    49    25     0    50 R25_V0_B50     
6    63    25   100    25 R25_V100_B25

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hnguyen