如何在dplyr::mutate中批量求和指定变量，无需逐个输入变量名？

嘿，我明白你的需求——不想手动敲每个变量名，想通过生成的方式把onecycle和twocycle每行求和得到all对吧？你的代码之所以没生效，是因为paste0(english(1:2), 'cycle')生成的是字符向量（比如"onecycle"、"twocycle"），而sum()直接对字符串操作根本不是你想要的逐行求和逻辑。下面给你几种靠谱的解决办法：

方法一：用dplyr的across（推荐，dplyr 1.0.0+适用） #

across是dplyr里处理多列的利器，搭配all_of()可以直接把字符向量转换成列引用，再用rowSums()实现逐行求和：

library(dplyr)
library(english)

ex <- data.frame(onecycle = 1:10, twocycle = sample(1:10), recycle = sample(1:10), gvar = rep(1:5, each = 2))

# 动态生成变量名并求和
ex %>% 
  mutate(all = rowSums(across(all_of(paste0(english(1:2), 'cycle')))))

如果你的变量名有规律（比如都以cycle结尾且前缀是1、2对应的英文），还可以用matches()写正则匹配，更简洁：

ex %>% 
  mutate(all = rowSums(across(matches("^(one|two)cycle$"))))

方法二：用rlang的非标准求值 #

如果你习惯用旧版dplyr的语法，可以用syms()把字符向量转换成符号，再用!!!展开到select()里，最后求和：

library(rlang)

ex %>% 
  mutate(all = rowSums(select(., !!!syms(paste0(english(1:2), 'cycle')))))

补充说明 #

为什么不用sum()？因为sum()默认是对整列所有值求和，而你要的是每行对应列的和，所以必须用rowSums()来实现逐行计算的逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IceCreamToucan