使用tidyverse的c_across跨列拼接字符报错的解决求助

嘿，我知道你遇到的这个问题啦，咱们一步步来搞定它！你的需求是把sheet、condition1和condition2按行拼接成新列marker，用/分隔，报错的核心是混淆了str_c参数的用法，咱们来修正它，还有更简单的方案哦！

先重现你的数据 #

dat <- data.frame(sheet = c("a", "b", "c"), 
                  condition1 = c("k", "l", "m"), 
                  condition2 = c("x", "y", "z"))

错误原因分析 #

你原来的代码里，c_across()会返回每行3个元素组成的向量，而str_c(..., sep="/")是用来连接多个不同向量的对应元素（比如str_c(c("a","b"), c("x","y"), sep="/")会得到c("a/x","b/y")）。但你需要的是把单个向量里的所有元素连成一个字符串，这时候得用collapse="/"参数，而不是sep——这就是报错的根源！

方法1：修正你原来的rowwise写法 #

把sep换成collapse就能解决问题：

library(tidyverse)

new_dat <- dat %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(marker = str_c(c_across(c(sheet, starts_with("condition"))), collapse = "/")) %>% 
  ungroup()

方法2：不用rowwise，用pmap按行处理 #

如果不想用rowwise()，可以用pmap_chr()逐行处理选中的列：

new_dat <- dat %>% 
  mutate(marker = pmap_chr(select(., sheet, starts_with("condition")), 
                           ~str_c(c(...), collapse = "/")))

方法3：最简洁的方式——用tidyr::unite #

其实tidyverse里有专门做列拼接的函数unite()，这是最省心的写法，直接指定要拼接的列、分隔符，还能保留原列：

new_dat <- dat %>% 
  unite(marker, sheet, starts_with("condition"), sep = "/", remove = FALSE)

这里remove=FALSE表示保留原来的列，如果你想删除原列，可以去掉这个参数（默认是remove=TRUE）。

验证结果 #

不管用哪种方法，最终输出都完全符合你的预期：

new_dat
#>   sheet condition1 condition2 marker
#> 1     a          k          x a/k/x
#> 2     b          l          y b/l/y
#> 3     c          m          z c/m/z

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deschen