具有逻辑值矩阵的子集数据帧-Java 学习之路

Problem

我有四个人的数据，每个人都有四种不同的格式 . 措施是 x 和 y ，个人是 A, B, C, D . 数据框看起来像这样

d <- data.frame(matrix(sample(1:100, 40, replace = F), ncol = 8))
colnames(d) <- paste(rep(c("x.", "y."),each = 4), rep(LETTERS[1:4], 2), sep ="")
d

  x.A x.B x.C x.D y.A y.B y.C y.D
1  56  65  42  96 100  76  39  26
2  19  93  94  75  63  78   5  44
3  22  57  15  62   2  29  89  79
4  49  13  95  97  85  81  60  37
5  45  38  24  91  23  82  83  72

现在，对于具有最低值 x 的个体，我想为每一行获取 y 的值 .

因此，在上面的示例中，行 1 中 x 的最低值是针对个别 C . 因此，对于行 1 我想获得 y.C ，这是 39 .

在该示例中，结果向量应为 39, 63, 89, 81, 83 .

Approach

我试图通过首先为 x 的值生成 d 子集的矩阵来实现此目的 .

t(apply(d[,1:4], 1, function(x) min(x) == x))

       x.A   x.B   x.C   x.D
[1,] FALSE FALSE  TRUE FALSE
[2,]  TRUE FALSE FALSE FALSE
[3,] FALSE FALSE  TRUE FALSE
[4,] FALSE  TRUE FALSE FALSE
[5,] FALSE FALSE  TRUE FALSE

现在我想应用此矩阵将数据帧的子集子集为 y 的值 . 但我无法找到实现这一目标的方法 .

任何帮助深表感谢 . 建议采用完全不同的 - 更优雅的方法也非常受欢迎 .

非常感谢！

3 回答

我们使用以'x'（'dx'）和'y'（'dy'）开头的列对数据集进行子集化 . 使用带有行索引的 max.col ， cbind 获取'dx'每行中最小值的列索引，并获取'dy'中的相应元素 .

dx <- d[grep('^x', names(d))]
 dy <- d[grep('^y', names(d))]
 dy[cbind(1:nrow(dx),max.col(-dx, 'first'))]
 #[1] 39 63 89 81 83

以上可以很容易地转换为函数

get_min <- function(dat){
     dx <- dat[grep('^x', names(dat))]
     dy <- dat[grep('^y', names(dat))]
     dy[cbind(1:nrow(dx), max.col(-dx, 'first'))]
   }
get_min(d)
#[1] 39 63 89 81 83

或者使用基于OP的 apply 方法

t(d[,5:8])[apply(d[,1:4], 1, function(x) min(x) == x)] 
#[1] 39 63 89 81 83

数据

d <- structure(list(x.A = c(56L, 19L, 22L, 49L, 45L),
x.B = c(65L, 
93L, 57L, 13L, 38L), x.C = c(42L, 94L, 15L, 95L, 24L), 
x.D = c(96L, 
75L, 62L, 97L, 91L), y.A = c(100L, 63L, 2L, 85L, 23L), 
y.B = c(76L, 
78L, 29L, 81L, 82L), y.C = c(39L, 5L, 89L, 60L, 83L), 
y.D = c(26L, 
44L, 79L, 37L, 72L)), .Names = c("x.A", "x.B", "x.C", 
"x.D", 
"y.A", "y.B", "y.C", "y.D"), class = "data.frame", 
row.names = c("1", "2", "3", "4", "5"))

回复于 2024-06-02T16:42:39+08:00

这是我的解决方案 . 核心思想是有一些函数 which.min, which.max 可以行应用于数据框：

编辑：

现在，我想为每一行获得具有最低x值的个体的y值 .

ind <- apply(d[ ,1:4], 1, which.min) # build column index by row
res <- d[,5:8][cbind(1:nrow(d), ind)] # rows are in order, select values by matrix
names(res) <- colnames(d)[5:8][ind] # set colnames as names from the sample column
res 
y.D y.B y.D y.A y.D
18  46  16  85  80

警告：只有在个人处于相同的治疗顺序x时才有效 . 和y . 和所有在场的人 . 否则你可以在Akrun的解决方案中使用grep .

# My d was:

   x.A x.B x.C x.D y.A y.B y.C y.D
1  88  96  65  55  14  99  63  18
2  12  11  27  45  70  46  20  69
3  32  81  21   9  77  44  91  16
4   8  84  42  78  85  94  28  90
5  31  51  83   2  67  25  54  80

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我们可以创建如下函数，

get_min <- function(x){
  d1 <- x[,1:4]
  d2 <- x[,5:8]
  mtrx <- as.matrix(d2[,apply(d1, 1, which.min)])
  a <- row(mtrx) - col(mtrx)
  split(mtrx, a)$"0" 
}
get_min(d)
#[1] 39 63 89 81 83

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