如何用dplyr的case_when根据变量名列判断对应值是否非空？

报错原因 #

get()函数仅能处理单个字符串对象，无法直接接收长度大于1的向量（即整个last_question列），而case_when是向量化操作，直接传入整列会触发参数长度不匹配的错误。

方案1：使用rowwise()逐行处理（dplyr风格） #

通过rowwise()让代码逐行执行，此时每行的last_question是单个字符串，get()可以正确获取对应列的取值：

library(dplyr)

# 修正原始数据以匹配预期输出
id <- c(1, 2, 3, 4, 5)
q1 <- c('Australia', 'Italy', 'Peru', 'China', 'Vermont')
q2 <-c('d', NA, 'y', NA, 'we')
q3 <- c(NA, 'm', NA, 'wsp', 'op')
q4 <- c(NA, NA, NA, NA, 29)
last_question <-c("q1","q4","q2","q3","q4")

test <- data.frame(id, q1, q2, q3, q4, last_question)

# 生成completion列
test <- test %>%
  rowwise() %>%
  mutate(completion = case_when(
    !is.na(get(last_question)) ~ "yes",
    TRUE ~ "no"
  )) %>%
  ungroup() # 取消行分组，避免影响后续操作

print(test)

方案2：使用矩阵索引（高效，适合大数据集） #

借助base R的矩阵索引，直接提取每行对应last_question列的取值，无需逐行分组：

# 修正后的原始数据同上
id <- c(1, 2, 3, 4, 5)
q1 <- c('Australia', 'Italy', 'Peru', 'China', 'Vermont')
q2 <-c('d', NA, 'y', NA, 'we')
q3 <- c(NA, 'm', NA, 'wsp', 'op')
q4 <- c(NA, NA, NA, NA, 29)
last_question <-c("q1","q4","q2","q3","q4")

test <- data.frame(id, q1, q2, q3, q4, last_question)

# 获取每个last_question对应的列索引
col_indices <- match(test$last_question, colnames(test))
# 提取每行对应位置的数值
last_values <- test[cbind(1:nrow(test), col_indices)]
# 生成completion列
test$completion <- ifelse(!is.na(last_values), "yes", "no")

print(test)

预期输出 #

id        q1   q2   q3 q4 last_question completion
1  1 Australia    d <NA> NA            q1        yes
2  2     Italy <NA>    m NA            q4         no
3  3      Peru    y <NA> NA            q2        yes
4  4     China <NA>  wsp NA            q3        yes
5  5   Vermont   we   op 29            q4        yes

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Catherine