Как вставить символьную переменную в функцию lapply?

Одна возможность. Он использует {dplyr}, у которого есть функция bind_rows, которая может связывать строки данных с различным составом переменных, не жалуясь на то, что переменные не совпадают (как это было бы rbind).

• ваш пример данных:

##   words1 words2 words3 value1 value2 value3
## 1  apple   pear banana      2      2      0
## 2   pear banana ananas      1      0      2
## 3 banana   pear  apple      2      0      2
## 4   pear banana  melon      0      2      1
## 5 banana cherry   pear      1      0      1

• это вспомогательная функция, которая принимает строку фрейма данных и преобразует ее в именованный список (а именно однострочный фрейм данных), рассматривая первые itemcount элементы как имена (столбцов), а вторые itemcount элементы как значения:

    row_to_named_list <- \(row, itemcount = 3){
      setNames(row[1:itemcount + itemcount],
               row[1:itemcount]
      )
    }

• здесь мы используем do.call для вызова функции (bind_rows) в списке (однострочных фреймов данных, возвращаемых lapplyвышеуказанной вспомогательной функцией с индексами строк 1:5):

    library(dplyr)

    do.call(dplyr::bind_rows,
          lapply(1:5, \(r) row_to_named_list(data[r, ]))
    )

выход:

##   apple pear banana ananas melon cherry
## 1     2    2      0     NA    NA     NA
## 2    NA    1      0      2    NA     NA
## 3     2    0      2     NA    NA     NA
## 4    NA    0      2     NA     1     NA
## 5    NA    1      1     NA    NA      0

редактировать

Ниже приведена адаптированная версия вашей функции, которая работает должным образом. Основными ошибками были невозможность вернуть результат функции и перезапись value.var в неправильных позициях, value3 переопределяя предыдущие замены.

value.f <- function(y){
  ## `<-` can't change objects outside the function from within
  ## the function anyway:
  ## values.w[[y]] <- NA
  ## this would create a single-item value.var containing only NA
  ## value.var <- values.w[[y]]
  value.var <- rep(NA, 5) ## instantiate value.var as an NA-vector of desired length
  ## replacement values must have same length as replacement positions:
  value.var[which(data$words1 == y)] <- data$value1[which(data$words1 == y)]
  value.var[which(data$words2 == y)] <- data$value2[which(data$words2 == y)]
  value.var[which(data$words3 == y)] <- data$value3[which(data$words3 == y)]
  ## don't forget to return value.var!
  value.var
}

## values.w <- list() # lapply returns a list anyway
values.w <- lapply(allwords, value.f2)
names(values.w)  <- c(allwords)

list2DF(values.w) ## make this a dataframe

Это выглядит как типичная задача, для которой вам следует использовать соединение. Однако я не понимаю порядок ожидаемого результата. Вы как будто теряете отношение к участникам.

library(data.table)
setDT(data)

#create index column
data[, id := .I]

#transform to long format
DT <- melt(data,  measure.vars = patterns(word = "^word", value = "^value"))

#join
DT <- DT[#all possible combinations of ids and words:
         CJ(word = allwords, id = unique(DT[["id"]])), 
         #which columns to join on:
         on = c("word", "id")]

#transform to wide format
dcast(DT, id ~ word, value.var = "value")
# Key: <id>
#       id ananas apple banana cherry melon  pear
#    <int>  <num> <num>  <num>  <num> <num> <num>
# 1:     1     NA     2      0     NA    NA     2
# 2:     2      2    NA      0     NA    NA     1
# 3:     3     NA     2      2     NA    NA     0
# 4:     4     NA    NA      2     NA     1     0
# 5:     5     NA    NA      1      0    NA     1