Question

Col1<-c(3,8,2,4,2)
Col2<-c(3,7,3,9,2)
Col3<-c(5,7,5,7,5)
Col4<-c(1,9,2,3,4)
Col5<-c(1,2,6,7,5)
Toy<-data.frame(Col1,Col2,Col3,Col4,Col5)

> Toy
  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3    5    1    1
2    8    7    7    9    2
3    2    3    5    2    6
4    4    9    7    3    7
5    2    2    5    4    5

鉴于上述数据框，我想删除每行中等于每行最大值的值，以及最大值右边（或增加列＃）的值。

逻辑上，声明是：

1. Find max value per row 
2. Make max value for each row = NA
3. Make all columns to the right of column with max value =NA

所以新数据框看起来像

  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3    NA   NA  NA
2    8    7    7    NA  NA
3    2    3    5    2   NA
4    4    NA   NA   NA  NA
5    2    2    NA   NA  NA

步骤

Answer 1

这是一个基于apply()的解决方案，可以避免显式的for循环：

ff <- function(X) {X[which.max(X):length(X)] <- NA; X}
t(apply(Toy, 1, ff))
#      Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
# [1,]    3    3   NA   NA   NA
# [2,]    8    7    7   NA   NA
# [3,]    2    3    5    2   NA
# [4,]    4   NA   NA   NA   NA
# [5,]    2    2   NA   NA   NA

Answer 2

首先，我们需要为每一行找到最大值的索引，并构造一个向量，该索引的索引位于行的末尾。我们希望使用apply循环每行执行此操作：

list_of_indices = apply(Toy, 1, function(x) which.max(x):ncol(Toy))
> list_of_indices
[[1]]
[1] 3 4 5

[[2]]
[1] 4 5

[[3]]
[1] 5

[[4]]
[1] 2 3 4 5

[[5]]
[1] 3 4 5

然后我们可以循环索引列表并将NA分配给data.frame中的适当位置：

for(i in seq_along(list_of_indices)) {
  Toy[i,list_of_indices[[i]]] <- NA
}

这导致了期望的结果：

> Toy
  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3   NA   NA   NA
2    8    7    7   NA   NA
3    2    3    5    2   NA
4    4   NA   NA   NA   NA
5    2    2   NA   NA   NA

Answer 3

一种la la方式（保罗在一分钟之内击败我）：

inds <- lapply(apply(Toy, 1, which.max), function(x) x:ncol(Toy))
lapply(1:nrow(Toy), function(i) {Toy[i, inds[[i]]] <<- NA; return(Toy)})
Toy

如何根据每行中的最大值删除列

3 个答案: