R语言mutate()中依据某列值动态查找对应列值的方案咨询

我现在需要在data frame/tibble中，根据var列的取值，匹配提取对应名称的列的取值。目前通过硬编码case_when()可以实现，代码如下：

library(tidyverse)
set.seed(1)
ds <- tibble(var = paste0("x", sample(1:3, 10, replace = T)),
             x1 = 0:9,
             x2 = 100:109,
             x3 = 1000:1009)
ds %>% 
   mutate(result = case_when(var == "x1" ~ x1,
                             var == "x2" ~ x2,
                             var == "x3" ~ x3))
#> # A tibble: 10 x 5
#>    var      x1    x2    x3 result
#>    <chr> <int> <int> <int>  <int>
#>  1 x1        0   100  1000      0
#>  2 x3        1   101  1001   1001
#>  3 x1        2   102  1002      2
#>  4 x2        3   103  1003    103
#>  5 x1        4   104  1004      4
#>  6 x3        5   105  1005   1005
#>  7 x3        6   106  1006   1006
#>  8 x2        7   107  1007    107
#>  9 x2        8   108  1008    108
#> 10 x3        9   109  1009   1009

但如果存在大量xn格式的列，硬编码方式完全不适用。我发现如下写法可以处理外部变量的查找场景：

y <- "x2"
ds %>% 
  mutate(result = !!sym(y))
#> # A tibble: 10 x 5
#>    var      x1    x2    x3 result
#>    <chr> <int> <int> <int>  <int>
#>  1 x1        0   100  1000    100
#>  2 x3        1   101  1001    101
#>  3 x1        2   102  1002    102
#>  4 x2        3   103  1003    103
#>  5 x1        4   104  1004    104
#>  6 x3        5   105  1005    105
#>  7 x3        6   106  1006    106
#>  8 x2        7   107  1007    107
#>  9 x2        8   108  1008    108
#> 10 x3        9   109  1009    109

但该方法直接调用tibble内部的var列时会报错：

ds %>% 
  mutate(result = !!sym(var))
#> Error: Only strings can be converted to symbols

以上示例由reprex包 (v2.0.0)在2021-05-24创建。
请问如何实现基于tibble内部列值动态查找对应列值的需求？

首先解释报错原因：!! 属于rlang的元编程语法，是在表达式提交给dplyr执行前就完成求值的，这时候var还是完整的列向量，sym()无法把向量转为单个符号，自然报错。这种语法只适合处理全局固定的外部变量，没法处理逐行变化的内部列值。

下面给两种常用的实现方案：

方案1：逐行处理（逻辑直观，适合中小数据量） #

用rowwise()将数据按行拆分后，逐行读取var的值提取对应列即可：

ds %>%
  rowwise() %>%
  mutate(result = c_across(all_of(var))) %>%
  ungroup()

如果你的dplyr版本比较旧，也可以用get()配合当前数据环境取值：

ds %>%
  rowwise() %>%
  mutate(result = get(var, cur_data())) %>%
  ungroup()

方案2：矩阵索引（效率极高，适合大数据量） #

直接通过「行号+列位置」的矩阵索引定位取值，不需要逐行遍历，性能远高于逐行处理方案：

ds %>%
  mutate(result = .[cbind(1:nrow(.), match(var, colnames(.)))])

两种方案输出结果和你硬编码case_when的结果完全一致。

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