R tidyverse 如何获取tibble多字符列的共同元素并追加为新行

以下是可直接运行的完整代码，兼容任意数量目标列的求交需求：

library(tidyverse)
# 示例数据
df <- tibble(food = c("pizza, bread, apple","joghurt, cereal, banana"), 
             food2 = c("bread, sausage, strawberry", "joghurt, oat, bacon"),
             food3 = c("ice cream, bread, milkshake", "melon, cake, joghurt")
)

# 核心逻辑：按行求所有列的共同元素
df_with_common <- df %>%
  # 按行处理数据
  rowwise() %>%
  mutate(
    common = c_across(starts_with("food")) %>% 
      # 拆分每个列的逗号分隔字符串为向量
      str_split(", ") %>% 
      # 对多个向量依次求交集，支持任意数量列
      reduce(intersect) %>% 
      # 转回逗号分隔的字符串格式
      paste(collapse = ", ")
  ) %>%
  ungroup()

# 追加共同元素汇总行到数据末尾
df_final <- df_with_common %>%
  add_row(
    # 可根据需求自定义新行各列的填充内容
    food = "汇总行",
    food2 = "汇总行", 
    food3 = "汇总行",
    # 此处示例为把所有行的共同元素拼接，可按需修改
    common = paste(df_with_common$common, collapse = ", ")
  )

关键逻辑说明 #

• c_across(starts_with("food")) 会选中所有名称以food开头的列参与计算，避免其他无关列干扰，也可以替换为everything()使用所有列计算
• reduce(intersect) 解决了map2仅支持两列操作的问题，会对传入的所有字符向量依次执行交集计算，列数多少都可以正常运行
• 如果某一行没有跨列的共同元素，返回结果会是空字符串，可以加ifelse(common == "", NA_character_, common)把空值替换为NA更规范
• 如果你更习惯不用rowwise的写法，也可以用pmap实现相同效果：

df_with_common <- df %>%
  mutate(
    common = pmap(
      .l = across(starts_with("food"), ~str_split(.x, ", ")),
      .f = ~reduce(list(...), intersect) %>% paste(collapse = ", ")
    )
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SysRIP