如何在Stata中基于key变量提取对应var列值生成want变量

现有Stata数据如下：

clear all
input id var1 var2 var3 key
      1  23   45   8    2
      2  11   7    99   3
      3  29   22   1    1
      4  5    61   5    2
end

需要生成名为want的新变量，以key变量的值为索引，从var1、var2、var3中提取对应列的数值。例如id为1的行key值为2，want应取var2的45，最终结果如下：

clear all
input id var1 var2 var3 key want
      1  23   45   8    2   45
      2  11   7    99   3   99
      3  29   22   1    1   29
      4  5    61   5    2   61
end

由于数据量达百万级，逐行循环效率过低，希望用非逐行循环方式实现。此前尝试过gen var = "var"+string(key)的方法，但无法通过生成的字符串访问目标变量，该方法不可行。

可以通过以下几种高效的非逐行循环方法实现，均适配百万级规模的数据：

方法一：嵌套cond()函数 #

当待提取变量数量较少时，直接用嵌套条件函数生成目标变量，代码简洁且执行效率高：

gen want = cond(key == 1, var1, cond(key == 2, var2, var3))

方法二：变量级循环（非逐行） #

这种方式是对变量索引进行循环，而非逐行遍历数据，本质是批量执行向量化替换操作，完全不影响大样本处理效率：

gen want = .
forvalues i = 1/3 {
    replace want = var`i' if key == `i'
}

注：这里的循环仅执行3次，与数据行数无关，百万级数据也能快速处理。

方法三：egen结合行操作（进阶） #

如果变量命名有规律（如var1-var3），也可以通过构造临时变量配合egen实现：

tempvar temp1 temp2 temp3
gen `temp1' = var1 if key == 1
gen `temp2' = var2 if key == 2
gen `temp3' = var3 if key == 3
egen want = rowmax(`temp1'-`temp3')
drop `temp1'-`temp3'

该方法利用rowmax提取每行的有效值，属于向量化操作，效率优异。

你之前尝试的方法无法生效，是因为"var"+string(key)生成的是字符串型变量名，Stata无法直接将字符串解析为变量引用，这类方式往往需要逐行操作，效率低下，因此不推荐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bill999