Question

这是我正在处理的数据集的一个可重复的小例子：

GetPartData()[0]

数据框是：

set.seed(123)
dat <- as.data.frame( cbind(a=1+round(runif(5), 2), b=round(rnorm(5), 2), high_cutoff=round(1+rnorm(5), 1)) )

我试图按行检查前两列中是否至少有一个值高于第三列中的correpondig阈值（假设我想存储一个1，如果这两个值中的任何一个高于截止值）。

在这个例子中，我期望找到的是：

     a     b   high_cutoff
   1.29 -1.69         2.3
   1.79  1.24        -0.7
   1.41 -0.11         2.7
   1.88 -0.12         1.5
   1.94  0.18         3.5

我一直在尝试使用以下（错误）代码及其中的一些变体，但没有取得多大成功：

   higher_than_cutoff         
0
1
0 
1
0

请您就如何继续提供一些建议？任何帮助都非常感谢

Answer 1

这是一个可能的矢量化解决方案（如果你只使用TRUE/FALSE就可以了，你可以在开头删除+）

+(rowSums(dat[-3L] > dat[, 3L]) > 0)
## [1] 0 1 0 1 0

如果您坚持使用apply，则可以执行类似

的操作

apply(dat, 1, function(x) +(any(x[-3] > x[3])))
## [1] 0 1 0 1 0

Answer 2

你可以尝试

 as.integer(do.call(pmax,dat[-3]) > dat[,3])
 #[1] 0 1 0 1 0

或者

((max.col(dat))!=3)+0L
  #[1] 0 1 0 1 0

Answer 3

可以使用

获得所需的输出

higher_than_cutoff <- apply(dat,1,function(x) (max(x[1],x[2])>x[3])*1)

Answer 4

也许我误解了你想要实现的目标，但是可以在不使用taskClassname = "org.jvnet.jaxb2_commons.xjc.XJC2Task"的情况下获得所需的输出，我们只是比较完整的列向量，不需要行式操作。

apply

检查数据帧行中的至少一个值是否大于给定的行特定阈值

4 个答案: