我来帮你搞定这个问题！你想要给df新增average列，让它对应ref中Q+qno列的平均值，之前的方法没成功是因为没处理好逐行动态提取列的逻辑，下面我来拆解错误原因并给出可行方案：

错误原因分析 #

• 方法一/三：在mutate里直接用mean(!!as.name(paste0("ref$Q",qno)))有两个问题：一是qno是整列数据，paste0会生成多个列名，但!!as.name只能解析单个符号；二是mean会把所有列的均值合并成一个单一值，没法实现逐行对应。
• 方法二：as.name(paste0("ref$Q",df$qno[i]))只是创建了一个代表ref$Q1这类名字的符号，并没有实际提取该列的数值数据，所以计算不出正确均值。

可行解决方案 #

方案1：用dplyr逐行处理（推荐） #

利用rowwise()让mutate逐行执行逻辑，配合[[动态提取列：

library(dplyr)

# 原始数据
df <- data.frame(qno=c(1,2,3,4))
ref <- data.frame(Q1 = c(1:20),Q2 = c(21:40),Q3=c(41:60),Q4 = c(61:80))

# 新增average列
df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(average = mean(ref[[paste0("Q", qno)]])) %>%
  ungroup()

# 查看结果
df

运行后你会得到预期的输出：

qno average
1   1    10.5
2   2    30.5
3   3    50.5
4   4    70.5

方案2：修正base R循环 #

把as.name改成ref[[col_name]]来提取实际列数据：

# 初始化average列
df$average <- numeric(nrow(df))

# 循环赋值
for (i in seq_along(df$qno)) {
  target_col <- paste0("Q", df$qno[i])
  df$average[i] <- mean(ref[[target_col]])
}

方案3：用purrr的函数式方法（简洁高效） #

用map_dbl遍历qno的每个值，自动处理逐行逻辑：

library(purrr)

df$average <- map_dbl(df$qno, ~mean(ref[[paste0("Q", .x)]]))

这三种方法都能得到你想要的结果，根据自己的代码风格选择就好~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SusanBlackmore13