如何基于列索引为tibble添加指定列的取值列？

你的核心需求是根据每行对应的列索引，提取该行对应列的数值。当前代码的问题在于select(df, index)是在整个数据框层面选择列，而非按行提取对应位置的元素。以下是几种可行的实现方法：

方法一：使用dplyr行分组+跨列提取 #

library(dplyr)

question <- c("q1","q2","q3","q4")  
a <- c("no","no","yes","no")  
b <- c("yes","yes", "no","no")  
c <- c("no","no","no","yes")  
index <- c(3,3,2,4)

df <- tibble(question,a,b,c)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(answer = c_across(all_of(index))) %>%
  ungroup()

说明：rowwise()将数据框按行分组后，c_across(all_of(index))会针对每行提取index指定列的元素，最后用ungroup()取消行分组，避免影响后续操作。

方法二：Base R矩阵索引实现 #

# 基于原数据框构造矩阵，提取对应位置元素
df$answer <- as.matrix(df[, -1])[cbind(1:nrow(df), index - 1)]

说明：将除question外的列转为矩阵后，cbind(1:nrow(df), index - 1)生成每行的行号与矩阵列号（原数据框列索引减1，对应矩阵的列位置），直接提取对应元素。

方法三：使用purrr遍历行与索引 #

library(purrr)

df$answer <- map2_chr(1:nrow(df), index, ~ df[.x, .y])

说明：map2_chr同时遍历行号和对应的索引值，逐行提取对应列的元素，返回字符向量直接赋值给新列。

运行任意一种方法后，均可得到你期望的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdrieSC