R 基于索引列创建新列

我有一个包含n个观测值的数据集和一个包含观测指数的列，例如

col1 col2 col3 ID
12    0    4    1
6     5    3    1
5     21   42   2

并希望根据我的索引创建一个新列，如

col1 col2 col3 ID col_new
12    0    4    1   12
6     5    3    1   6
5     21   42   2   21

没有for循环。实际上我正在做

col_new <- rep(NA, length(ID))
for (i in 1:length(ID))
{
   col_new[i] <- df[i, ID[i]]
}

---

使用

数据的新解决方案。表

：

library(data.table)
# Using OPs data
setDT(df)
df[, col_new := get(paste0("col", ID)), 1:nrow(df)]

# df
   col1 col2 col3 ID col_new
1:   12    0    4  1      12
2:    6    5    3  1       6
3:    5   21   42  2      21

说明：

• 每行：

  1:nrow（df）

• 使用

  ID

  ：

  Get（粘贴0（“col”，ID））

• 将此值写入新列：

  col\u new:=

---

我们可以使用

行/列

从

基R

索引，这应该非常快

df1$col_new <- df1[1:3][cbind(seq_len(nrow(df1)), df1$ID)]
df1$col_new
#[1] 12  6 21

---

df1$colu\u new对于一种可能的
tidyverse
方法，使用
dplyr:：mutate
与
purrr:：map2\u int
结合使用如何。


库（dplyr）
图书馆（purrr）
变异（df，new_col=map2_int（row_number（），ID，~df[.x，.y]））
#>第1列第2列第3列ID新列
#> 1   12    0    4  1      12
#> 2    6    5    3  1       6
#> 3    5   21   42  2      21

数据

df另一种tidyverse方法，这次只使用
tidyr
和
dplyr
：

df %>%
    gather(column, col_new, -ID)  %>%  
    filter(paste0('col', ID) == column) %>%
    select(col_new) %>%
    cbind(df, .)

它比@markdly优雅的一行长，但是如果你像我一样，在大多数时候被
purr
搞糊涂了，这可能会更容易理解。
虽然我真的很喜欢dplyr和purrr，但我会接受这个答案，因为代码的意图更清楚。真的很好。我必须承认，我努力使用dplyr，但没有意识到map2_int。有
行数（）
可以代替
1:n（）
谢谢@akrun，这是一个很好的建议。我进行了编辑以包括
行编号（）
——我认为这使代码更具可读性。