Question

给出一个数字数据框

A <- c(1.1, 3.0, 2.0, 4.0, 0.0, 1.3)
B <- c(0.2, 1.0, 2.4, 1.1, 1.3, 0.0)
C <- c(5.2, 1.3, 3.7, 1.7, 1.3, 1.0)

data <- data.frame(A, B, C) %>% as_tibble()

如何创建包含按行的最小正非零数字（如果可能，使用dplyr）的另一列以获得以下数据帧？

## A tibble: 6 x 4
#      A     B     C posmin
#  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
#1   1.1   0.2   5.2    0.2
#2   3     1     1.3    1  
#3   2     0     3.7    2  
#4   4     1.1   1.7    1.1
#5   0     1.3   1.3    1.3  
#6   1.3   0     1      1

简明扼要，几乎可以完成工作

data %>% mutate(posmin = pmin(A, B, C))

其中有两个问题：

我的真实数据框具有更多列（从A到Z），并且我无法调用pmin(A:Z)
pmin计算行的最小值

是否有类似pminpos的东西，如果没有，我该如何创建它以便像上面代码中的pmin一样调用它？以及如何在不通过逗号分隔的名称列表的情况下指定许多连续的列？

非常感谢您。

edit ：我显然没有强调这一点，我在寻找非零正数，即严格大于> 0的数字。 -＃5和＃6行的值不为零。

Answer 1

一种选择是将列名转换为符号，然后求值（!!!）

library(dplyr)
data %>% 
   mutate_all(funs(replace(., .==0, NA))) %>% 
   transmute(posmin = pmin(!!! rlang::syms(names(.)), na.rm = TRUE)) %>%
   bind_cols(data, .)

# A tibble: 6 x 4
#      A     B     C posmin
#  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
#1   1.1   0.2   5.2    0.2
#2   3     1     1.3    1  
#3   2     2.4   3.7    2  
#4   4     1.1   1.7    1.1
#5   0     1.3   1.3    1.3  
#6   1.3   0     1      1

或使用map/reduce

map(data, na_if, 0) %>% 
    reduce(pmin, na.rm = TRUE) %>% 
    bind_cols(data, posmin = .)

或者不使用任何外部程序包，我们可以在pmin内单行调用do.call

data$posmin <- do.call(pmin, c(NA^ (data == 0) * data, na.rm = TRUE))
data$posmin
#[1] 0.2 1.0 2.0 1.1 1.3 1.0

或者基于@Moody_Mudskipper的注释，而不是将0分配给NA，而是将其更改为更大的值（Inf），然后使用pmin

data$posmin <- do.call(pmin, '[<-'(data, data <=0, value=Inf))

Answer 2

您可以使用invoke并使用@markus注释的na_if

   data %>% 
       mutate(posmin = invoke(pmin, na_if(., 0), na.rm = TRUE))

# A tibble: 6 x 4
      A     B     C posmin
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1   1.1   0.2   5.2    0.2
2   3     1     1.3    1  
3   2     2.4   3.7    2  
4   4     1.1   1.7    1.1
5   0     1.3   1.3    1.3
6   1.3   0     1      1

Answer 3

apply适合此处：

> data$posmin <- apply(data, 1, function(x) min(x[x>0]))
> data
# A tibble: 6 x 4
      A     B     C posmin
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1   1.1   0.2   5.2    0.2
2   3     1     1.3    1  
3   2     2.4   3.7    2  
4   4     1.1   1.7    1.1
5   0     1.3   1.3    1.3
6   1.3   0     1      1

Answer 4

以下是使用apply()软件包的purrr的整洁解决方案：

data %>% mutate(posmin = pmap(data, min))

使用dplyr在data.frame中查找逐行最小正非零数

4 个答案: