具有逻辑值矩阵的子集数据帧

2023年12月15日 239次阅读

问题

我有四个人的数据,每个人都有四种不同的格式.度量是x和y,个体是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,我想为每一行获得具有最低x值的个体的y值.

所以在上面的例子中,第1行中x的最低值是针对单个C的.因此,对于第1行,我想获得y.C,即39.

在该示例中,结果向量应为39,63,89,81,83.

途径

我试图通过首先为x的值生成d子集的矩阵来实现这一点.

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

现在我想应用这个矩阵来为y的值子集数据帧的子集.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！

最佳答案 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max.col获取’dx’每行中最小值的列索引,使用行索引获取cbind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OP的基于应用的方法

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"))
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