将数据帧中的两列或多列合并为具有新名称的新列

用。paste

 df$x <- paste(df$n,df$s)
 df
#   n  s     b    x
# 1 2 aa  TRUE 2 aa
# 2 3 bb FALSE 3 bb
# 3 5 cc  TRUE 5 cc

NA 的一些示例以及使用 apply 删除它们

n = c(2, NA, NA) 
s = c("aa", "bb", NA) 
b = c(TRUE, FALSE, NA) 
c = c(2, 3, 5) 
d = c("aa", NA, "cc") 
e = c(TRUE, NA, TRUE) 
df = data.frame(n, s, b, c, d, e)

paste_noNA <- function(x,sep=", ") {
gsub(", " ,sep, toString(x[!is.na(x) & x!="" & x!="NA"] ) ) }

sep=" "
df$x <- apply( df[ , c(1:6) ] , 1 , paste_noNA , sep=sep)
df

要插入分隔符：

df$x <- paste(df$n, "-", df$s)

我们可以使用 paste0：

df$combField <- paste0(df$x, df$y)

如果您不希望在连接字段中引入任何填充空间。如果您计划将组合字段用作表示两个字段组合的唯一 ID，这将更有用。

用：dplyr::mutate

library(dplyr)
df <- mutate(df, x = paste(n, s)) 

df 
> df
  n  s     b    x
1 2 aa  TRUE 2 aa
2 3 bb FALSE 3 bb
3 5 cc  TRUE 5 cc

正如 Uwe 和 UseR 的评论中已经提到的，该格式的一般解决方案是使用命令：tidyverseunite

library(tidyverse)

n = c(2, 3, 5) 
s = c("aa", "bb", "cc") 
b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 

df = data.frame(n, s, b) %>% 
  unite(x, c(n, s), sep = " ", remove = FALSE)

而不是

• paste（默认空格），
• paste0（强制包含 missing 作为字符）或NA
• unite（限制为 2 列和 1 个分隔符），

我建议一个替代方案，既灵活，又更小心：paste0NAstringr::str_c

library(tidyverse)

# check the missing value!!
df <- tibble(
  n = c(2, 2, 8),
  s = c("aa", "aa", NA_character_),
  b = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)

df %>% 
  mutate(
    paste = paste(n,"-",s,".",b),
    paste0 = paste0(n,"-",s,".",b),
    str_c = str_c(n,"-",s,".",b)
  ) %>% 

  # convert missing value to ""
  mutate(
    s_2=str_replace_na(s,replacement = "")
  ) %>% 
  mutate(
    str_c_2 = str_c(n,"-",s_2,".",b)
  )
#> # A tibble: 3 x 8
#>       n s     b     paste          paste0     str_c      s_2   str_c_2   
#>   <dbl> <chr> <lgl> <chr>          <chr>      <chr>      <chr> <chr>     
#> 1     2 aa    TRUE  2 - aa . TRUE  2-aa.TRUE  2-aa.TRUE  "aa"  2-aa.TRUE 
#> 2     2 aa    FALSE 2 - aa . FALSE 2-aa.FALSE 2-aa.FALSE "aa"  2-aa.FALSE
#> 3     8 <NA>  TRUE  8 - NA . TRUE  8-NA.TRUE  <NA>       ""    8-.TRUE

^{创建于 2020-04-10 由 reprex 软件包 （v0.3.0）}

文档中的额外说明str_c

与大多数其他 R 函数一样，缺失值是“具有感染力的”：每当一个缺失值与另一个字符串组合时，结果将始终丢失。用于转换为str_replace_na()NA"NA"

还有其他很好的答案，但是如果您事先不知道列名或要连接的列数，以下内容很有用。

df = data.frame(x = letters[1:5], y = letters[6:10], z = letters[11:15])
colNames = colnames(df) # could be any number of column names here
df$newColumn = apply(df[, colNames, drop = F], MARGIN = 1, FUN = function(i) paste(i, collapse = ""))

我还想提出一种连接大量/未知列的方法。Ben Ernest 提出的解决方案在大型数据集上可能非常慢。

以下是我提出的解决方案：

# setup data.frame - Making it large for the time benchmarking
n = rep(c(2, 3, 5), 1000000)
s = rep(c("aa", "bb", "cc"), 1000000)
b = rep(c(TRUE, FALSE, TRUE), 1000000) 
df = data.frame(n, s, b)

# The proposed solution:
colNames = c("n", "s") # could be any number of column names here
df$x <- do.call(paste0, c(df[,colNames], sep=" "))

# running system.time on this yields:
# user  system elapsed 
# 1.861   0.005   1.865 

# compare with alternative method:
df$x <- apply(df[, colNames, drop = F], MARGIN = 1, 
                         FUN = function(i) paste(i, collapse = ""))
# running system.time on this yields:
# user  system elapsed 
#  16.127   0.147  16.304