matching row values (text) with column names and return value
A fifth option also using base functions
idx <- na.omit(cbind(match(names(df1), df1$region),
1:length(df1)))
vals <- as.integer(df1[idx])
df1[-1] <- NA
df1[idx] <- vals
df1
# region A B C D E F
#1 H NA NA NA NA NA NA
#2 J NA NA NA NA NA NA
#3 A 820 NA NA NA NA NA
#4 X NA NA NA NA NA NA
#5 M NA NA NA NA NA NA
#6 N NA NA NA NA NA NA
#7 C NA NA 952 NA NA NA
#8 L NA NA NA NA NA NA
#9 E NA NA NA NA 944 NA
#10 F NA NA NA NA NA 616
#11 P NA NA NA NA NA NA
#12 Q NA NA NA NA NA NA
data
Thanks to @akrun
df1 <- structure(list(region = c("H", "J", "A", "X", "M", "N", "C",
"L", "E", "F", "P", "Q"), A = c(796L, 568L, 820L, 292L, 872L,
100L, 940L, 960L, 980L, 236L, 796L, 568L), B = c(792L, 564L,
804L, 272L, 812L, 992L, 948L, 956L, 968L, 364L, 792L, 564L),
C = c(844L, 508L, 748L, 260L, 792L, 972L, 952L, 952L, 956L,
460L, 844L, 508L), D = c(812L, 268L, 528L, 324L, 760L, 880L,
916L, 920L, 940L, 524L, 812L, 268L), E = c(796L, 320L, 560L,
224L, 668L, 872L, 864L, 900L, 944L, 552L, 796L, 320L), F = c(776L,
396L, 600L, 200L, 656L, 864L, 880L, 920L, 932L, 616L, 776L,
396L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
Here is one option with tidyverse where we reshape into 'long' format with pivot_longer, replace the elements in 'value' where the 'region' is not equal to 'name' column value and then reshape back to 'wide' format
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
pivot_longer(cols = -region) %>%
mutate(value = replace(value, name!= region, NA)) %>%
pivot_wider(names_from = name, values_from = value)
# region A B C D E F
#1 H NA NA NA NA NA NA
#2 J NA NA NA NA NA NA
#3 A 820 NA NA NA NA NA
#4 X NA NA NA NA NA NA
#5 M NA NA NA NA NA NA
#6 N NA NA NA NA NA NA
#7 C NA NA 952 NA NA NA
#8 L NA NA NA NA NA NA
#9 E NA NA NA NA 944 NA
#10 F NA NA NA NA NA 616
#11 P NA NA NA NA NA NA
#12 Q NA NA NA NA NA NA
Another option is imap
library(purrr)
imap_dfc(df1[-1], ~ replace(.x, .y != df1[['region']], NA)) %>%
bind_cols(df1['region'], .)
# region A B C D E F
#1 H NA NA NA NA NA NA
#2 J NA NA NA NA NA NA
#3 A 820 NA NA NA NA NA
#4 X NA NA NA NA NA NA
#5 M NA NA NA NA NA NA
#6 N NA NA NA NA NA NA
#7 C NA NA 952 NA NA NA
#8 L NA NA NA NA NA NA
#9 E NA NA NA NA 944 NA
#10 F NA NA NA NA NA 616
#11 P NA NA NA NA NA NA
#12 Q NA NA NA NA NA NA
Or using base R, we replicate the names of the dataset and do a comparison with the 'region' column, change those values in those columns to NA based on the comparison
df1[-1] <- NA^(df1$region != names(df1)[-1][col(df1[-1])]) * df1[-1]
data
df1 <- structure(list(region = c("H", "J", "A", "X", "M", "N", "C",
"L", "E", "F", "P", "Q"), A = c(796L, 568L, 820L, 292L, 872L,
100L, 940L, 960L, 980L, 236L, 796L, 568L), B = c(792L, 564L,
804L, 272L, 812L, 992L, 948L, 956L, 968L, 364L, 792L, 564L),
C = c(844L, 508L, 748L, 260L, 792L, 972L, 952L, 952L, 956L,
460L, 844L, 508L), D = c(812L, 268L, 528L, 324L, 760L, 880L,
916L, 920L, 940L, 524L, 812L, 268L), E = c(796L, 320L, 560L,
224L, 668L, 872L, 864L, 900L, 944L, 552L, 796L, 320L), F = c(776L,
396L, 600L, 200L, 656L, 864L, 880L, 920L, 932L, 616L, 776L,
396L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
Another base R option:
dat[-1][sapply(names(dat[-1]), `!=`, dat$region)] <- NA
dat
region A B C D E F
1 H NA NA NA NA NA NA
2 J NA NA NA NA NA NA
3 A 820 NA NA NA NA NA
4 X NA NA NA NA NA NA
5 M NA NA NA NA NA NA
6 N NA NA NA NA NA NA
7 C NA NA 952 NA NA NA
8 L NA NA NA NA NA NA
9 E NA NA NA NA 944 NA
10 F NA NA NA NA NA 616
11 P NA NA NA NA NA NA
12 Q NA NA NA NA NA NA