请改用查找表和连接

lookup = tribble(
  ~soil, ~use, ~ef1, ~ef2,
  "mineral", "grassl", 0.2, 2.3,
  "peat", "grassl", 0.3, 3.4,
  "mineral", "arable", 0.4, 4.5,
  "peat", "arable", 0.5, 5.6
)

然后，如果您有一个更大的 Dataframe ，需要在现有soil和use列的基础上添加ef1和ef2列，则执行bigger_data %>% left_join(lookup, by = c("soil", "use"))。
我最喜欢这种查找表的特点是它们非常容易审计/调试。如果其他人需要检查值，您可以将查找表存储为平面文件（CSV或类似文件），即使对非技术人员也非常清楚。

可以使用list()存储多列的值，然后传递给tidyr::unnest_wider()。

library(tidyverse)

df %>%
  mutate(ef = case_when(
    (soil == 'mineral' & use == 'grassl') ~ list(c(0.2, 2.3)),
    (soil == 'peat'    & use == 'grassl') ~ list(c(0.3, 3.4)),
    (soil == 'mineral' & use == 'arable') ~ list(c(0.4, 4.5)),
    (soil == 'peat'    & use == 'arable') ~ list(c(0.5, 5.6)))
  ) %>%
  unnest_wider(ef, names_sep = '')

# # A tibble: 4 × 4
#   soil    use      ef1   ef2
#   <chr>   <chr>  <dbl> <dbl>
# 1 mineral grassl   0.2   2.3
# 2 peat    arable   0.5   5.6
# 3 mineral arable   0.4   4.5
# 4 peat    grassl   0.3   3.4

这可能不是最好的解决方案，但另一个有趣的方法是将所有ef1和ef2查找值放在一个列表中，然后通过连接列来调用它们：

library(tidyverse)

ef1 <- ef2 <- list()

ef1$grassl_mineral <- 0.2
ef1$grassl_peat    <- 0.3
ef1$arable_mineral <- 0.4
ef1$arable_peat    <- 0.5

ef2$grassl_mineral <- 2.3
ef2$grassl_peat    <- 3.4
ef2$arable_mineral <- 4.5
ef2$arable_peat    <- 5.6

df <- data.frame(soil = c('mineral', 'peat', 'mineral', 'peat'),
                 use  = c('grassl', 'arable', 'arable', 'grassl'))

df |> 
  mutate(ef1 = ef1[paste(use, soil, sep = "_")],
         ef2 = ef2[paste(use, soil, sep = "_")])
#      soil    use ef1 ef2
# 1 mineral grassl 0.2 2.3
# 2    peat arable 0.5 5.6
# 3 mineral arable 0.4 4.5
# 4    peat grassl 0.3 3.4