Dplyr如何按行匹配多列中指定序号列的对应值？

方法1：行式操作（逻辑直观，适合小数据量） #

dplyr 1.0.0及以上版本可以用rowwise() + c_across()的组合实现，代码如下：

# 加载依赖包
library(dplyr)
library(purrr) # 方法2需要用到

# 构造示例数据
df <- tibble(
  Col_1 = c("a1", "b1", "c1"),
  Col_8 = c("a8", "b8", "c8"),
  Col_14 = c("a14", "b14", "c14"),
  Col_n = c("an", "bn", "cn"),
  列序号 = c(14, 8, 1)
)

# 实现提取
df_res <- df %>%
  rowwise() %>%
  # 选中所有要提取的目标列，按序号顺序排列，这里用starts_with匹配前缀，也可以手动指定列顺序
  mutate(Value = c_across(starts_with("Col_"))[[列序号]]) %>%
  ungroup() # 取消行分组，避免后续操作受影响

方法2：向量化操作（效率更高，适合大数据量） #

dplyr 1.1.0及以上版本可以配合pick()和purrr的映射函数实现向量化计算，比逐行分组性能高很多：

df_res <- df %>%
  mutate(Value = map2_chr(
    .x = pick(starts_with("Col_")), # 选中所有待提取的列，顺序和序号规则匹配
    .y = 列序号,
    .f = ~ .x[[.y]] # 按序号取对应列的值
  ))

注意事项 #

• 待提取列的排列顺序要和序号的计数规则完全对应，比如序号1对应第一列、序号14对应第14列，如果前缀匹配不能保证顺序，可以用num_range("Col_", 1:最大列数)或者手动罗列列名的方式指定顺序。
• 如果提取的列值不是字符类型，可以把map2_chr换成对应类型的映射函数，比如数值型用map2_dbl、通用类型用map2_vec。

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