如何在R语言中创建数据框新列，返回指定列元素在给定列表中的位置

你的需求是根据数据框df的列A中的元素，找到它们在列表A_List中的索引并生成新列New，之前用ifelse()+grep()的方法失效是因为grep()的工作逻辑不适合这种逐个元素的向量匹配场景，下面给你推荐更简洁高效的解决方案：

第一步：重现测试数据 #

先把你的输入数据用R代码明确下来，方便验证：

A_List <- c("A", "B", "C", "D", "E")
df <- data.frame(
  A = c("A", "C", "E", "D", "B"),
  B = c("Z", "Y", "X", "W", "V"),
  stringsAsFactors = FALSE # 避免因子类型带来的匹配问题
)

第二步：用match()实现需求 #

match()是R中专门用于向量元素匹配的函数，它会返回第一个向量（df$A）中每个元素在第二个向量（A_List）中的位置索引，完全符合你的需求：

df$New <- match(df$A, A_List)

执行后查看结果，完美匹配预期：

print(df)
#   A B New
# 1 A Z   1
# 2 C Y   3
# 3 E X   5
# 4 D W   4
# 5 B V   2

为什么原来的方法不行？ #

你之前的代码df$New <- ifelse(df$A %in% A_List, grep(df$A, A_List), 0)失效的原因是：

• grep(df$A, A_List)会把df$A的所有元素作为多个匹配模式，去遍历整个A_List，返回的是所有匹配到的位置集合（比如这里会返回c(1,3,5,4,2)），但ifelse()会尝试把这个集合循环匹配到每个行，导致结果不符合预期（通常只会取第一个值重复）。
• 而match()是逐个对应df$A的每个元素，在A_List中找到其位置，是一对一的匹配逻辑，正好适配你的场景。

补充：处理不在列表中的元素 #

如果df$A中存在不在A_List里的元素，match()会返回NA，如果你想把这些情况替换成0，可以用以下两种方式：

1. 用ifelse()包裹：

df$New <- ifelse(is.na(match(df$A, A_List)), 0, match(df$A, A_List))

2. 用replace()函数更简洁：

df$New <- replace(match(df$A, A_List), is.na(match(df$A, A_List)), 0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Birdman