R中按优先级比对成对列最大值并批量生成选中列的方法

我一直尝试用循环实现需求但始终无法成功，此前没有处理过这类复杂场景，尝试用dplyr解决也没有进展，希望大家能提供可行方案，感谢。

• 包含成对列A_1、A_2、B_1、B_2、C_1、C_2、D_1、D_2、E_1、E_2、F_1、F_2、G_1、G_2……等，共1000行。

dat <- read.table(text = "ID    A_1   A_2    B_1   B_2    C_1   C_2    D_1   D_2    E_1   E_2    F_1   F_2    G_1   G_2
 11      1       2       3       4       3       4       3       4       3       4       3       4       3       4
 32      5       6       7       8       6       7       6       7       6       7       6       7       6       7
 73      15       15       10       10       3       4        3       4        3       4        3       4       2       2
 84      13       13       15       15       4       4        3       4        3       4        3       4       2       2
 65      2       2       2       2      2       2       2       2      2       2       2       1      2       2
                  ", header = TRUE)

• 首先比对A_1和A_2，取较大值，将最大值存入selected_[列名]_val列，对应列名存入selected_[列名]_name列，后续所有B、C等成对列统一取后缀和A的最大列一致的列（例如A_2更大就全取_2后缀的列，生成对应的selected列）。
• 如果A_1等于A_2，则比对B_1和B_2，取较大值后，后续所有成对列统一取和B的最大列后缀一致的列，生成对应selected列。
• 如果B_1也等于B_2则继续比对C_1和C_2，以此类推。
• 如果所有成对列都相等，则默认取所有_1后缀的列。

整行所有成对列选_1还是_2都由第一个出现两个值不等的终止列的后缀决定。

可以结合tidyverse的行遍历逻辑实现，代码如下：

# 加载依赖包
library(tidyverse)

# 提取所有成对列的公共前缀（排除ID列，支持多字母前缀）
prefixes <- str_extract(names(dat)[-1], "^[A-Za-z]+(?=_)") %>% unique()

dat_result <- dat %>%
  # 按行处理
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 确定当前行要取的后缀，默认值为1
    target_suffix = {
      res <- 1
      # 按顺序遍历所有前缀比对_1和_2的值
      for (p in prefixes) {
        v1 <- get(paste0(p, "_1"))
        v2 <- get(paste0(p, "_2"))
        if (v1 != v2) {
          res <- ifelse(v1 > v2, 1, 2)
          break
        }
      }
      res
    },
    # 批量生成selected_xxx_val列，存储对应后缀的取值
    across(
      .cols = all_of(paste0(prefixes, "_", target_suffix)),
      .names = "selected_{str_remove(.col, '_.$')}_val"
    ),
    # 批量生成selected_xxx_name列，存储对应列名
    across(
      .cols = all_of(prefixes),
      .fn = ~paste0(cur_column(), "_", target_suffix),
      .names = "selected_{.col}_name"
    )
  ) %>%
  # 取消行分组
  ungroup()

运行代码后得到的dat_result就包含所有需要的衍生列，完全匹配需求逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mgtrek