我已经看到了解决此问题的几个线程,但是我正在努力实现它们。我有一个df,顶部带有带有说明的列,然后有一个样本列表,其中包含按说明分组的数据。我需要提取描述与列名匹配的值。
我曾经尝试过使用match,cbind,sapply ...等其他解决方案,但会收到有关无效类型(矩阵)或行名重复的错误。
df1
#row description sample ball square circle
1 ball 1a .78 .04 .22
2 ball 7b3 .32 .33 .33
3 square aaabc .02 .90 .05
4 circle ggg3 .05 .04 .90
5 circle 44 .01 .25 .70
我的输出将是:
df2
#row description sample value
1 ball 1a .78
2 ball 7b3 .32
3 square aaabc .90
4 circle ggg3 .90
5 circle 44 .70
然后再进一步,我将对其进行过滤
df2 %>%
filter(value < .9) %>%
select(description, sample, value)
结果:
#row description sample value
1 ball 1a .78
2 ball 7b3 .32
3 circle 44 .70
我知道这是重复的,只是在空白处说明为什么我无法获得适用于此数据集的解决方案。
答案 0 :(得分:2)
我们可以使用行/列索引来提取match
具有“描述”列值的列名的值
m1 <- cbind(seq_len(nrow(df1)), match(df1$description, names(df1)[3:5]))
data.frame(df1[1:3], value = df1[3:5][m1])
# description sample ball value
#1 ball 1a 0.78 0.78
#2 ball 7b3 0.32 0.32
#3 square aaabc 0.02 0.90
#4 circle ggg3 0.05 0.90
#5 circle 44 0.01 0.70
或与tidyverse
library(tidyverse)
df1 %>%
rowwise %>%
transmute(description, sample, value = get(description))
# A tibble: 5 x 3
# description sample value
# <chr> <chr> <dbl>
#1 ball 1a 0.78
#2 ball 7b3 0.32
#3 square aaabc 0.9
#4 circle ggg3 0.9
#5 circle 44 0.7
df1 <- structure(list(description = c("ball", "ball", "square", "circle",
"circle"), sample = c("1a", "7b3", "aaabc", "ggg3", "44"), ball = c(0.78,
0.32, 0.02, 0.05, 0.01), square = c(0.04, 0.33, 0.9, 0.04, 0.25
), circle = c(0.22, 0.33, 0.05, 0.9, 0.7)), class = "data.frame",
row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5"))
答案 1 :(得分:0)
似乎您有一定百分比的可能性。因此,您基本上是在尝试提取出现可能性最高的列,类似于在这三行中提取每行的最大值。所以:
首先,我们创建一个函数以提取3列中每行的最大值
funcionMax <- function(unDf) {
numFilas <- nrow(unDf)
vectorMax <- vector()
for(i in 1:numFilas)
{
vectorMax[i]<- max(unDf[i,1],unDf[i,2],unDf[i,3])
}
vectorMax
}
然后,我们将只处理这三列的子集并应用新功能:
vectorFuncionMax <- df %>% select(ball,square,circle) %>% funcionMax
cbind(df,vectorFuncionMax)
就是这样。不客气。