我想找到最接近下面x3列的值。
data=data.frame(x1=c(24,12,76),x2=c(15,30,20),x3=c(45,27,15))
data
x1 x2 x3
1 24 15 45
2 12 30 27
3 76 20 15
因此期望的输出将是
Closest_Value_to_x3
24
30
20
请帮助。谢谢
答案 0 :(得分:13)
使用max.col(-abs(data[, 3] - data[, -3]))
查找最接近值的列位置,并将此结果用作矩阵的一部分从数据中提取所需的值。矩阵由cbind
col <- 3
data[, -col][cbind(1:nrow(data),
max.col(-abs(data[, col] - data[, -col])))]
#[1] 24 30 20
答案 1 :(得分:3)
这是使用matrixStats
x <- as.matrix(data[,-3L])
y <- abs(x - .subset2(data, 3L))
x[matrixStats::rowMins(y) == y]
# [1] 24 30 20
或者在base
中使用vapply
x <- as.matrix(data[,-3L])
y <- abs(x - .subset2(data, 3L))
vapply(1:nrow(data),
function(k) x[k,][which.min(y[k,])],
numeric(1))
# [1] 24 30 20
答案 2 :(得分:3)
一种ember-source
解决方案:
tidyverse
首先,它添加一个行ID。其次,它将数据从宽转换为长。第三,它计算“ x3”与其他变量之间的差。最后,它按行ID分组,并保留绝对差最小的行。
或者:
data %>%
rowid_to_column() %>%
gather(var, val, -c(x3, rowid)) %>%
mutate(temp = x3 - val) %>%
group_by(rowid) %>%
filter(abs(temp) == min(abs(temp))) %>%
ungroup() %>%
select(val)
val
<dbl>
1 24
2 30
3 20
或使用@markus最初提出的方法(假定您的列名为“ x”):
data %>%
rowid_to_column() %>%
gather(var, val, -c(x3, rowid)) %>%
mutate(temp = x3 - val) %>%
group_by(rowid) %>%
filter(abs(temp) == min(abs(temp))) %>%
ungroup() %>%
pull(val)
[1] 24 30 20
首先,它评估变量的列索引,其中“ x3”的绝对差最小,并将其与“ x”组合。然后,它将x和列索引的组合评估为变量并返回适当的值。
还借鉴@markus的想法(不假设您的列名为“ x”):
data %>%
mutate(temp = paste0("x", max.col(-abs(.[, -3] - .[, 3])))) %>%
rowwise() %>%
summarise(val = eval(as.symbol(temp)))
val
<dbl>
1 24.
2 30.
3 20.
首先,它评估变量的列索引,其中“ x3”的绝对差最小。其次,它基于列索引返回列名称。最后,它将其评估为变量并返回适当的值。
或者是一个变体,您可以通过其名称而不是按列索引来引用“ x3”变量(基本思想仍来自@markus):
data %>%
mutate(temp = max.col(-abs(.[, -3] - .[, 3]))) %>%
rowwise %>%
mutate(temp = names(.)[[temp]]) %>%
summarise(val = eval(as.symbol(temp)))
答案 3 :(得分:2)
定义在向量上运行的函数closest_to_3
,并返回向量中最接近第三个成员的值:
closest_to_3 <- function(v) v[-3][which.min(abs( v[-3]-v[3] ))]
(习惯用法v[-3]
从v
中删除第三个成员。)然后将此函数应用于数据框的每一行:
apply(data, 1, closest_to_3)
#[1] 24 30 20