Question

我有一个如下所示的数据集（nm），其中前三列显示用户是否使用该产品，即1（是）或0（不）。接下来的三列显示了A_TT与A_TT_1.1对应的产品的喜好百分比，同样如下：

nm

A_TT  B_TT  C_TT  A_TT_1.1  B_TT_2.1  C_TT_3.1
0      0     1     0.06     0.84       0.89
1      1     0     0.92     0.83       0.94
0      1     0     0.09     0.9        0.13
1      0     1     0.87     0.05       0.9
0      0     0     0.13     0.11       0.14

我想在数据集（nm）中添加两列，即Rank1＆amp;排名2，排名前两位有以下两个条件：

a）仅在前三列中值为“零”的位置进行选择和排名 b）在排名列中，它应该返回其列名。

最终输出应为：

nm

A_TT    B_TT    C_TT    A_TT_1.1    B_TT_2.1    C_TT_3.1   Rank 1   Rank 2
0         0      1       0.06        0.84       0.89      B_TT_2.1  A_TT_1.1
1         1      0       0.92        0.83       0.94      C_TT_3.1  NONE
0         1      0       0.09        0.9        0.13      C_TT_3.1  A_TT_1.1
1         0      1       0.87        0.05       0.9       B_TT_2.1  NONE
0         0      0       0.13        0.11       0.14      C_TT_3.1  A_TT_1.1

我尝试了很多选项，但没有任何效果。提前感谢您提供解决方案。

Answer 1

我们可以使用apply指定MARGIN = 1来循环遍历行

nm[paste0("Rank", 1:2)] <-  t(apply(nm, 1, FUN = function(x)  {
                         i1 <- !x[1:3] #logical index giving TRUE for 0
                         x1 <- x[4:6][i1] #subset elements 4:6 based on i1
                         names(x1[order(-x1)])[1:2] #order the 'x1', extract names
                          }))
nm
#  A_TT B_TT C_TT A_TT_1.1 B_TT_2.1 C_TT_3.1    Rank1    Rank2
#1    0    0    1     0.06     0.84     0.89 B_TT_2.1 A_TT_1.1
#2    1    1    0     0.92     0.83     0.94 C_TT_3.1     <NA>
#3    0    1    0     0.09     0.90     0.13 C_TT_3.1 A_TT_1.1
#4    1    0    1     0.87     0.05     0.90 B_TT_2.1     <NA>
#5    0    0    0     0.13     0.11     0.14 C_TT_3.1 A_TT_1.1

注意：最好将NA作为缺失值，而不是“NONE”，因为使用函数is.na/complete.cases/na.rm/na.omit等删除这些值更容易。

Answer 2

这是另一次尝试：

x <- df[,1:3]
y <- df[,4:6]
y[x==1] <- NA
z <- t(apply(y,1,function(x) colnames(y)[order(x, decreasing = T, na.last = T)]))[,1:2]
z[rowSums(!x)==1, 2] <- NA
df[,c("Rank1","Rank2")] <- z

 # A_TT B_TT C_TT A_TT_1.1 B_TT_2.1 C_TT_3.1    Rank1    Rank2
# 1    0    0    1     0.06     0.84     0.89 B_TT_2.1 A_TT_1.1
# 2    1    1    0     0.92     0.83     0.94 C_TT_3.1     <NA>
# 3    0    1    0     0.09     0.90     0.13 C_TT_3.1 A_TT_1.1
# 4    1    0    1     0.87     0.05     0.90 B_TT_2.1     <NA>
# 5    0    0    0     0.13     0.11     0.14 C_TT_3.1 A_TT_1.1

根据多种条件排名

2 个答案: