Keep top 3 values in a row, change everything else to NA
Your general idea was in the right direction. You can pivot to long data and group by the row number before using slice_max() and reshaping back to wide:
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
mtcars %>%
rowid_to_column() %>%
pivot_longer(-rowid) %>%
group_by(rowid) %>%
mutate(value = replace(value, !value %in% tail(value[order(value)], 3), NA)) %>%
pivot_wider(names_from = name, values_from = value)
# A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <lgl> <dbl> <dbl> <lgl> <lgl> <dbl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
1 21 NA 160 110 NA NA NA NA NA NA NA
2 21 NA 160 110 NA NA NA NA NA NA NA
3 22.8 NA 108 93 NA NA NA NA NA NA NA
4 21.4 NA 258 110 NA NA NA NA NA NA NA
5 18.7 NA 360 175 NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA 225 105 NA NA 20.2 NA NA NA NA
7 NA NA 360 245 NA NA 15.8 NA NA NA NA
8 24.4 NA 147. 62 NA NA NA NA NA NA NA
9 NA NA 141. 95 NA NA 22.9 NA NA NA NA
10 19.2 NA 168. 123 NA NA NA NA NA NA NA
# ... with 22 more rows
I know you would like a tidyverse solution, but this is a one-liner in base R:
t(apply(mtcars, 1, function(x) {x[order(x)[1:(length(x) - 3)]] <- NA; x}))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4 21.0 NA 160.0 110 NA NA NA NA NA NA NA
#> Mazda RX4 Wag 21.0 NA 160.0 110 NA NA NA NA NA NA NA
#> Datsun 710 22.8 NA 108.0 93 NA NA NA NA NA NA NA
#> Hornet 4 Drive 21.4 NA 258.0 110 NA NA NA NA NA NA NA
#> Hornet Sportabout 18.7 NA 360.0 175 NA NA NA NA NA NA NA
#> Valiant NA NA 225.0 105 NA NA 20.22 NA NA NA NA
#> Duster 360 NA NA 360.0 245 NA NA 15.84 NA NA NA NA
#> Merc 240D 24.4 NA 146.7 62 NA NA NA NA NA NA NA
#> Merc 230 NA NA 140.8 95 NA NA 22.90 NA NA NA NA
#> Merc 280 19.2 NA 167.6 123 NA NA NA NA NA NA NA
#> Merc 280C NA NA 167.6 123 NA NA 18.90 NA NA NA NA
#> Merc 450SE NA NA 275.8 180 NA NA 17.40 NA NA NA NA
#> Merc 450SL NA NA 275.8 180 NA NA 17.60 NA NA NA NA
#> Merc 450SLC NA NA 275.8 180 NA NA 18.00 NA NA NA NA
#> Cadillac Fleetwood NA NA 472.0 205 NA NA 17.98 NA NA NA NA
#> Lincoln Continental NA NA 460.0 215 NA NA 17.82 NA NA NA NA
#> Chrysler Imperial NA NA 440.0 230 NA NA 17.42 NA NA NA NA
#> Fiat 128 32.4 NA 78.7 66 NA NA NA NA NA NA NA
#> Honda Civic 30.4 NA 75.7 52 NA NA NA NA NA NA NA
#> Toyota Corolla 33.9 NA 71.1 65 NA NA NA NA NA NA NA
#> Toyota Corona 21.5 NA 120.1 97 NA NA NA NA NA NA NA
#> Dodge Challenger NA NA 318.0 150 NA NA 16.87 NA NA NA NA
#> AMC Javelin NA NA 304.0 150 NA NA 17.30 NA NA NA NA
#> Camaro Z28 NA NA 350.0 245 NA NA 15.41 NA NA NA NA
#> Pontiac Firebird 19.2 NA 400.0 175 NA NA NA NA NA NA NA
#> Fiat X1-9 27.3 NA 79.0 66 NA NA NA NA NA NA NA
#> Porsche 914-2 26.0 NA 120.3 91 NA NA NA NA NA NA NA
#> Lotus Europa 30.4 NA 95.1 113 NA NA NA NA NA NA NA
#> Ford Pantera L 15.8 NA 351.0 264 NA NA NA NA NA NA NA
#> Ferrari Dino 19.7 NA 145.0 175 NA NA NA NA NA NA NA
#> Maserati Bora 15.0 NA 301.0 335 NA NA NA NA NA NA NA
#> Volvo 142E 21.4 NA 121.0 109 NA NA NA NA NA NA NA