基于索引列创建新列答案

【问题标题】：Create a new column based on an index column基于索引列创建新列
【发布时间】：2018-04-03 17:43:23
【问题描述】：

我有一个包含 n 个观察的数据集和一个包含观察索引的列，例如

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

并想根据我的索引创建一个新列

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。其实我在做

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

有没有更好的或 (tidyverse) 方法？

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr tidyverse

【解决方案1】：

使用data.table的解决方案：

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

解释：

对于每一行：1:nrow(df)
使用ID获取对应列：get(paste0("col", ID))
将此值写入新列：col_new :=

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用来自base R 的row/column 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

【讨论】：

虽然我很喜欢 dplyr 和 purrr，但我会接受这个答案，因为代码的意图更加清晰。

【解决方案3】：

对于可能的tidyverse 方法，如何将dplyr::mutate 与purrr::map2_int 结合使用。

library(dplyr)
library(purrr)

mutate(df, new_col = map2_int(row_number(), ID, ~ df[.x, .y]))
#>   col1 col2 col3 ID new_col
#> 1   12    0    4  1      12
#> 2    6    5    3  1       6
#> 3    5   21   42  2      21

数据

df <- read.table(text = "col1 col2 col3 ID
12    0    4    1
6     5    3    1
5     21   42   2", header = TRUE)

【讨论】：

真的很好。我不得不承认我在 dplyr 上很努力，但不知道 map2_int。
您可以使用row_number() 代替1:n()
谢谢@akrun，很好的建议。我已经编辑包含row_number() - 我认为它使代码更具可读性。

【解决方案4】：

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 优雅的单线要长，但如果你像我一样，大部分时间都被purrr 弄糊涂了，这可能更容易阅读。

【讨论】：