将列与R中的case_when (across())内的后续列合并的一般方法

将列与R中的case_when (across())内的后续列合并的一般方法是使用dplyr包中的mutate()函数和across()函数。通过这两个函数的组合，可以对指定的列进行条件判断，并在满足条件时进行列合并。

具体步骤如下：

导入dplyr包：在R中使用library(dplyr)命令导入dplyr包，以便使用其中的函数。
使用mutate()函数和across()函数：使用mutate()函数创建一个新的列，并使用across()函数指定需要进行条件判断的列。
使用case_when()函数进行条件判断：在across()函数内部使用case_when()函数对指定的列进行条件判断。case_when()函数可以根据指定的条件进行判断，并返回相应的值。
合并列：在case_when()函数内部，可以使用paste()函数将满足条件的列进行合并。paste()函数可以将多个列的值按指定的分隔符进行合并。

下面是一个示例代码：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  A = c(1, 2, 3),
  B = c(4, 5, 6),
  C = c(7, 8, 9)
)

# 使用mutate()函数和across()函数进行列合并
df <- df %>%
  mutate(D = across(A:C, ~ case_when(
    . == 1 ~ paste(A, B, C, sep = "-"),
    . == 2 ~ paste(A, B, sep = "-"),
    . == 3 ~ paste(B, C, sep = "-"),
    TRUE ~ ""
  )))

# 输出结果
print(df)

在上述示例代码中，我们创建了一个示例数据框df，其中包含了三列（A、B、C）。然后使用mutate()函数和across()函数对A、B、C列进行条件判断，并根据条件使用paste()函数进行列合并，将合并结果存储在新的列D中。最后，通过print()函数输出结果。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的条件判断和列合并操作。对于更多关于dplyr包的用法和函数介绍，可以参考腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址。