可以使用dplyr包中的case_when函数

mutate(df, x=case_when(element1=='something' ~ A,
                       element2=='something' ~ B,
                       element3=='something' ~ C))

不知道什么对你不起作用，如果你愿意，你可以给我看你的代码，我会解释哪里出了问题。如果你给予更多的例子，你试图这样做会容易得多。
可以使用R中的ifelse（）函数在数据框中创建一个新列，该列的元素取决于特定条件。条件、条件为真时分配的值以及条件为假时分配的值。
可以将多个ifelse（）语句链接在一起来处理多个条件。例如，要处理三个条件A、B和C，可以执行以下操作：

df$new_column <- ifelse(conditionA(df$column), "A",
                       ifelse(conditionB(df$column), "B",
                              ifelse(conditionC(df$column), "C", "Other")))

第一个如果（）将检查conditionA是否为真。如果为真，则将值“A”赋给新列。如果为假，则执行下一个ifelse（）将检查conditionB是否为真。如果为真，则将值“B”赋给新列。如果为假，则执行下一个ifelse（）将检查conditionC是否为真。如果为真，则将值“C”赋给新列。如果为假，则将值“Other”赋给新列。
您也可以使用dplyr包中的case_when（）函数作为基于多个条件创建新列的替代方法。例如：

df <- df %>% 
  mutate(new_column = case_when(conditionA(column) ~ "A",
                                conditionB(column) ~ "B",
                                conditionC(column) ~ "C",
                                TRUE ~ "Other"))

也可以使用R中的cut（）函数基于多个条件创建新列。
您需要创建一个间隔向量以及将分配给这些间隔的值。例如：

df$new_column <- cut(df$column, breaks = c(1,5,10), labels = c("A", "B", "C"), right = TRUE)

它将创建一个新列new_column，该列将值“A”赋给column column中1到5之间的元素，将值“B”赋给5到10之间的元素，将值“C”赋给大于10的元素。
希望这能有所帮助！如果你有其他问题，请告诉我。