dplyr批量处理：生成二元匹配标识与连续变量绝对差值

我手上有一份包含好友关系及各用户个体特征的数据集，需要针对二元指标生成配对双方是否匹配的标识变量，针对连续指标生成二者取值的绝对差值变量。

手动实现该需求并不复杂，但我共有约60个变量需要处理，因此想找到比现有方案更高效的批量实现方法。

示例数据 #

dat <- read.table(text = "id.x  id.y    male.x  smoke.x drink.x everfight.x grades.x    male.y  smoke.y drink.y everfight.y grades.y
1   6   0   2   4   1   3   0   2   1   0   2
2   7   0   2   4   0   5   0   2   3   1   4
3   8   1   4   4   1   2   0   4   2   1   1
4   9   0   2   3   1   2   0   3   2   0   1
5   10  1   2   4   0   4   1   4   1   0   4", header = TRUE)

当前实现代码 #

dat <- dat %>%
       mutate(sex_match = case_when(male.x == male.y ~ 1,
                                    TRUE ~ 0),
              fight_match = case_when(everfight.x == everfight.y ~ 1,
                                      TRUE ~ 0),
              smoke_diff   = abs(smoke.x  - smoke.y),
              drink_diff   = abs(drink.x  - drink.y),
              grades_diff  = abs(grades.x - grades.y))

运行后可以得到完全符合预期的输出：

id.x id.y male.x smoke.x drink.x everfight.x grades.x male.y smoke.y drink.y everfight.y grades.y sex_match fight_match smoke_diff drink_diff grades_diff
 1    6      0       2       4           1        3      0       2       1           0        2         1           0          0          3           1
 2    7      0       2       4           0        5      0       2       3           1        4         1           0          0          1           1
 3    8      1       4       4           1        2      0   4       2           1        1         0           1          0          2           1
 4    9      0       2       3           1        2      0       3       2           0        1         1           0          1          1           1
 5   10      1       2       4           0        4      1       4       1           0        4         1           1          2          3           0

我想知道是否可以通过循环或apply类函数自动识别配对变量，批量生成上述匹配标识与绝对差值变量。

方案更新 #

最终我结合Jon与akrun回答中的部分逻辑，得到了最适配需求的实现方案：

non_binary <- dat %>% select(., contains(".x")) %>%
                      select(., -id.x) %>%
                      select_if(~!all(. %in% 0:1)) %>% 
                      rename_with(~str_remove(., '.x')) %>%
                      names()
dat %>%
  pivot_longer(-c(id.x:id.y), 
               names_to = c("var", ".value"),
               names_pattern = "(.+).(.+)") %>%
  mutate(match = if_else(var %in% non_binary, abs(x - y), 1L * (x == y))) %>%
  mutate(col_name = paste(var, ifelse(var %in% non_binary, "diff", "match"), sep = "_")) %>%
  select(-c(var:y)) %>%
  pivot_wider(names_from = col_name, values_from = match)

感谢两位的解答。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L. Tucker