我想对特定列中的行值进行排序,获取前“n”个值,并在新列中获取相应的列名称。
输出看起来像这样:
SL SW PL PW Species high1 high2 high3 col1 col2 col3
dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 3.5 1.4 0.2 SW PL PW
2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 1.4 0.2 SW PL PW
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3.2 1.3 0.2 SW PL PW
尝试了类似下面的代码,但无法获取列名称。 我希望实现的是将最高的“n”值(行[n])与每行数据框中的值进行比较,然后提取匹配值的相应列名称。例如。 rows[1] == 3.5(来自“SW”列)。这可行吗? 感谢帮助。
iris %>%
rowwise() %>%
mutate(rows = list(sort(c( Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width), decreasing = TRUE))) %>%
mutate(high1 = rows[1], col1 = names(~.)[which(~.[] ==rows[1]),
high2 = rows[2], col2 = names(~.)[which(~.[] ==rows[2]),
high3 = rows[3], col3 = names(~.)[which(~.[] ==rows[3])
) %>%
select(-rows)
最佳答案
您可以转为长,按相应的原始行分组,使用 slice_max
获取顶部值,然后转回宽并将该输出绑定(bind)到原始表。
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(tidyr)
iris %>%
group_by(rn = row_number()) %>%
pivot_longer(-c(Species, rn), 'col', values_to = 'high') %>%
slice_max(col, n = 2) %>%
mutate(nm = row_number()) %>%
pivot_wider(values_from = c(high, col),
names_from = nm) %>%
ungroup() %>%
select(-c(Species, rn)) %>%
bind_cols(iris)
#> # A tibble: 150 × 9
#> high_1 high_2 col_1 col_2 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 5.1 3.5 Sepal.… Sepa… 5.1 3.5 1.4 0.2
#> 2 4.9 3 Sepal.… Sepa… 4.9 3 1.4 0.2
#> 3 4.7 3.2 Sepal.… Sepa… 4.7 3.2 1.3 0.2
#> 4 4.6 3.1 Sepal.… Sepa… 4.6 3.1 1.5 0.2
#> 5 5 3.6 Sepal.… Sepa… 5 3.6 1.4 0.2
#> 6 5.4 3.9 Sepal.… Sepa… 5.4 3.9 1.7 0.4
#> 7 4.6 3.4 Sepal.… Sepa… 4.6 3.4 1.4 0.3
#> 8 5 3.4 Sepal.… Sepa… 5 3.4 1.5 0.2
#> 9 4.4 2.9 Sepal.… Sepa… 4.4 2.9 1.4 0.2
#> 10 4.9 3.1 Sepal.… Sepa… 4.9 3.1 1.5 0.1
#> # … with 140 more rows, and 1 more variable: Species <fct>
由 reprex package 于 2022 年 2 月 16 日创建(v2.0.1)
编辑删除了不必要的重命名
和变异
,感谢@Onyambu的提示!
关于R dataframe - 具有列名称的行中的前 n 个值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71151048/