如何根据DataFrame的Year列提取对应年份的Success值？

现有如下DataFrame：

希望新增一个独立的Success列，该列的值为每行Year列对应年份的Success_YearN列的值，最终结果如下：

尝试过类似data_match <- data[ , grep("col", colnames(data))]的代码，但无法实现逐行匹配，询问该如何实现，用join还是条件选择？

方法1：基础R逐行匹配 #

利用每行的Year值拼接目标列名，再通过行列索引提取对应值：

# 假设你的数据框名为df
target_cols <- paste0("Success_Year", df$Year)
df$Success <- df[cbind(seq(nrow(df)), match(target_cols, colnames(df)))]

方法2：tidyverse重塑数据（更直观） #

通过将宽表转为长表，筛选出与Year匹配的行，再整理成目标格式：

library(tidyverse)

df_result <- df %>%
  # 将Success_Year开头的列转为长格式
  pivot_longer(cols = starts_with("Success_Year"),
               names_to = "Year_col",
               values_to = "Success") %>%
  # 提取Year_col中的数字并转为整数
  mutate(Year_col = str_extract(Year_col, "\\d+") %>% as.integer()) %>%
  # 筛选年份匹配的行
  filter(Year_col == Year) %>%
  # 保留需要的列
  select(Area, Year, Success)

方法3：固定年份的条件选择 #

如果年份只有1、2、3这三种固定值，直接用嵌套ifelse快速实现：

df$Success <- ifelse(df$Year == 1, df$Success_Year1,
                     ifelse(df$Year == 2, df$Success_Year2,
                            df$Success_Year3))

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