Выбирая имя столбца со связанным значением и добавляя только имя столбца к новому вектору

Question

Предположим, у меня есть такой кадр данных, как приведенный ниже, и вы хотите взять максимальное значение в каждой строке и поместить его связанное имя столбца в новый вектор (а не само значение), как я мог это сделать?

df <- data.frame(matrix(rnorm(50, 20), 5)) 

    X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10 
1 18.49755 18.98823 18.53194 18.86478 20.74333 18.04460 21.08717 21.75072 18.05813 19.08402 
2 20.44626 20.07205 19.36755 17.14943 18.58396 20.76463 20.23776 18.90171 18.99182 20.51338 
3 20.27142 18.74448 21.42953 20.13568 20.40065 22.26788 19.30967 20.51772 19.20067 19.75371 
4 20.61600 21.27852 18.54137 20.84269 20.27767 20.70583 21.33051 20.03136 20.60405 21.24672 
5 19.64165 21.20197 20.06732 19.59529 20.48761 19.83571 19.80155 21.02669 20.77574 21.21862 

Я попытался

results <- apply(df, 1, max) 

, который дает мне самое высокое значение, но я больше заинтересован в имени столбца, связанного с самым высоким значением добавляется в результирующий вектор, а не само значение.

Таким образом, вместо вектора 5 самых высоких значений по ряду, я бы вектор имен столбцов, что «вона», такие как

result <- c("X1", "X3", "X2", "X1", "X9") 

Спасибо.

Answer 1

Использование which.max:

names(df)[apply(df, 1,which.max)] 

Answer 2

Вы можете добавить шаг в функцию apply вернуть имя столбца, связанного с максимальной

Обратите внимание, что я использовал set.seed(), как вы делаете случайную выборку

set.seed(123) 

df <- data.frame(matrix(rnorm(50, 20), 5)) 

apply(df, 1, function(x) { 
    names(x)[x == max(x)] 
}) 

# [1] "X4" "X6" "X1" "X9" "X6" 

---

df 

#   X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10 
# 1 19.43952 21.71506 21.22408 21.78691 18.93218 18.31331 20.42646 20.68864 19.30529 18.87689 
# 2 19.76982 20.46092 20.35981 20.49785 19.78203 20.83779 19.70493 20.55392 19.79208 19.59712 
# 3 21.55871 18.73494 20.40077 18.03338 18.97400 20.15337 20.89513 19.93809 18.73460 19.53334 
# 4 20.07051 19.31315 20.11068 20.70136 19.27111 18.86186 20.87813 19.69404 22.16896 20.77997 
# 5 20.12929 19.55434 19.44416 19.52721 19.37496 21.25381 20.82158 19.61953 21.20796 19.91663 

---

И только для пинков, чрезмерно-топ dplyr & reshape2 изменение

library(dplyr) 
library(reshape2) 
df$row <- row.names(df) 

melt(df) %>% 
    group_by(row) %>% 
    arrange(desc(value)) %>% 
    slice(1) 

# Source: local data frame [5 x 3] 
# Groups: row [5] 
# 
# row variable value 
# (chr) (fctr) (dbl) 
# 1  1  X4 21.78691 
# 2  2  X6 20.83779 
# 3  3  X1 21.55871 
# 4  4  X9 22.16896 
# 5  5  X6 21.25381 

Answer 3

Я сделал это так, дайте мне знать, если его хорошо для вас.

df <- data.frame(matrix(rnorm(50, 20), 5)) 

my_list <- {} 

for (i in 1:nrow(df)){ 
    x <- df[i,] 
    y <- sort(x,decreasing = T) 
    my_list[i] <- paste0("X",grep(y[1],x)) 
} 

> my_list 
[1] "X5" "X7" "X7" "X6" "X8" 
> df 
     X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10 
1 19.22859 19.78252 20.08969 19.60546 21.09189 18.27778 18.53504 19.38758 18.14770 20.64938 
2 20.23044 21.90423 19.91845 21.06613 21.82551 21.08873 22.05754 19.81582 20.74686 19.38851 
3 19.83008 19.58174 21.42340 19.66734 20.64790 19.72775 22.35714 19.23881 21.81957 19.44846 
4 20.96194 20.17202 20.82502 19.11394 20.18380 21.64440 19.46687 19.73009 18.89267 20.89549 
5 19.83232 20.40958 19.94605 19.49419 19.80325 20.39628 19.59710 21.84272 20.02212 21.22459 
>