如何在R中根据指示列的值选取对应列生成新列？

下面提供几种高效、避免冗长ifelse的解决方案，适用于任意数量的目标列：

1. Base R 矩阵索引法（最高效，推荐大数据场景） #

利用矩阵索引直接定位每行要提取的元素，速度极快：

# 构造示例数据
df <- data.frame(
  selection = c(1, 3, 2, 4, NA),
  column1 = c(10, 20, 30, 40, 50),
  column2 = c(100, 200, 300, 400, 500),
  column3 = c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000),
  column4 = c(10000, 20000, 30000, 40000, 50000)
)

# 提取所有以column开头的目标列（确保顺序是column1、column2...）
target_cols <- df[, grep("^column\\d+$", names(df))]

# 用矩阵索引生成新列：每行对应行号 + selection指定的列号
df$newcolumn <- target_cols[cbind(seq_len(nrow(target_cols)), df$selection)]

• 原理：cbind(行号, 列号)生成一个矩阵，R会按矩阵的每个坐标提取对应元素
• 边界处理：如果selection是NA或者超出目标列的范围，会返回NA，符合预期

2. dplyr 简洁实现（适合tidyverse用户） #

用rowwise()结合pick()，代码可读性强：

library(dplyr)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(newcolumn = pick(all_of(paste0("column", selection)))) %>%
  ungroup()

• 注意：rowwise()在处理超大数据量时效率略低于矩阵索引，但日常使用足够便捷

3. data.table 高性能实现（适合超大规模数据集） #

data.table的操作全程在内存中进行，速度优势明显：

library(data.table)
setDT(df)

# 匹配目标列
cols <- grep("^column\\d+$", names(df))

# 按行提取对应列的值
df[, newcolumn := mapply(function(row_idx, col_idx) .SD[row_idx, col_idx], 
                         seq_len(.N), selection, .SDcols = cols)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1165199