如果数据位于名为mat的矩阵中，则以下代码将所需的值提取到一个向量中：

apply(mat, 1L, \(row) row[which(row == 'Data') + 1L])
# [1] "34" "32" "12" "89"

这假设数据的格式正确。任何差异都将产生意外的结果。
也可以在没有apply的情况下使用矢量化函数来执行此操作，但生成的代码稍长：

ind = which(mat == 'Data', arr.ind = TRUE)
ord = order(ind[, 1L])
mat[cbind(seq_along(ord), ind[ord, 2L] + 1L)]

试试看：

A6中使用的公式：

=TOCOL(IF(A1:E4="Data",B1:F4,NA()),3)

或者，更动态一点：

=LET(a,A1:F4,TOCOL(IF(DROP(a,,-1)="Data",DROP(a,,1),NA()),3))

**编辑：**根据新信息更新答案;

F2中的公式：

=LET(a,TOCOL(A1:D13,3),IFERROR(DROP(REDUCE(EXPAND(0,,3),SEQUENCE(ROWS(a-1)),LAMBDA(x,y,LET(b,INDEX(a,y+1),c,FILTER(x,NOT(ISERROR(TAKE(x,,1)))),SWITCH(INDEX(a,y),"Ticker",VSTACK(c,b),"Total Supply",VSTACK(DROP(c,-1),HSTACK(TOROW(TAKE(c,-1),3),b)),"Accepted Currencies",VSTACK(DROP(c,-1),HSTACK(TAKE(c,-1,2),b)),c)))),1),""))

使用下面的示例df，您可以执行以下操作：

df[] <- lapply(df, as.character)
df <- data.frame(Data = c(t(df)), stringsAsFactors = FALSE)

subset(df, ave(Data, cumsum(is.na(Data)), FUN = length) > 1L & Data != 'Data')

输出量：

Data
2    34
10   32
18   12
21   89

此方法将捕获值的多次连续出现。（以及如何）捕获在Data之后出现的潜在NA值-这将需要修改（例如，如果Data包含至少一个non-NA，则可以捕获每次出现Data之后出现的所有值，或者可能只是想捕获单个NA，以防之后整个向量为空，但我们仍然有Data，等等）。
数据来源：

df <- read.table(
  text = 'Col1  Col2  Col3  Col4  Col5  Col6
Data  34    NA    NA    NA    NA
NA    NA    Data  32    NA    NA
NA    NA    NA    NA    Data  12
NA    Data  89    NA    NA    NA', header = TRUE
)