dplyr适配含NA场景：按指定列名提取值实现列值替换

需要根据nameselect列的原始值，将该列（或生成新列）替换为对应姓名列（如name_01、name_02，实际数据包含更多此类列）的取值，要求无需逐一指定姓名列名，且支持nameselect列存在NA的场景。

示例数据：

原使用dplyr的代码在nameselect含NA时失效：

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(result = get(nameselect)) %>% 
  ungroup()

方案1：修复rowwise + get的方案 #

通过判断nameselect是否为NA，避免get()接收无效参数报错：

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(result = if_else(is.na(nameselect), NA_character_, get(nameselect))) %>% 
  ungroup()

如果需要直接替换原nameselect列，将代码中的result改为nameselect即可。

方案2：无rowwise的高效方案（推荐大数据量场景） #

利用矩阵索引直接提取对应值，无需分组操作，NA会自动返回NA：

df$result <- df[cbind(seq(nrow(df)), match(df$nameselect, colnames(df)))]

原理：match(df$nameselect, colnames(df))获取每个nameselect值对应的列索引，结合行索引组成矩阵，直接从数据框中提取对应位置的内容，性能远优于rowwise分组方式。

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