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たとえば、次のようになります。

dim1 <- c("P","PO","C","T")
dim2 <- c("LL","RR","R","Y")
dim3 <- c("Jerry1", "Jerry2", "Jerry3")
Q <- array(1:48, c(4, 4, 3), dimnames = list(dim1, dim2, dim3))

この配列内で、（3行目、4列目）の位置に最大dim3値を持つ行列を参照したいと思います。

その行列を特定したら、行列の（3行目、1列目）から（3行目、3列目）の範囲内で最大値を持つ列名を返します。

したがって、私が望んでいるのは、番号47が3行4列に格納されているため、Jerry3が参照され、次にJerry3内で、行3の最大数である43が参照されるようにすることです。最終的に、返される必要があるのは（必要な唯一の値）、列名は「R」になります。

それが私が行う方法を知る必要があることです。その「R」を取得し、それを変数、つまり「column_ref」に割り当てます。たとえば、column_ref<-「R」です。

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3 に答える 3

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これでうまくいくはずです-私が正しく理解していれば：

Q <- array(1:48, c(4,4,3), dimnames=list(
  c("P","PO","C","T"), c("LL","RR","R","Y"), c("Jerry1", "Jerry2", "Jerry3")))

column_ref <- names(which.max(Q[3,1:3, which.max(Q[3,4,])]))[1] # "R"

いくつかの説明：

which.max(Q[3,4,]) # return the index of the "Jerry3" slice (3)
which.max(Q[3,1:3, 3]) # returns the index of the "R" column (3)

...次にnames、インデックスの名前（ "R"）を返します。

于 2012-04-24T02:24:07.700 に答える
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解決する簡単な方法は次のとおりです。

  mxCol=function(df, colIni, colFim){ #201609
  if(missing(colIni)) colIni=1
  if(missing(colFim)) colFim=ncol(df)
  if(colIni>=colFim) { print('colIni>=ColFim'); return(NULL)}
  dfm=cbind(mxC=apply(df[colIni:colFim], 1, function(x) colnames(df)[which.max(x)+(colIni-1)])
           ,df)
  dfm=cbind(mxVal=as.numeric(apply(dfm,1,function(x) x[x[1]]))
           ,dfm)
  returndfm
}
于 2021-01-20T20:24:46.423 に答える
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この投稿は、data.frameの一般的な問題を解決するのに役立ちました。
私はグループに対して繰り返し測定を行いましG1たG2。

> str(df)
'data.frame':   6 obs. of  15 variables:
$ G1       : num  0 0 2 2 8 8
$ G2       : logi  FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
$ e.10.100 : num  26.41 -11.71 27.78 3.17 26.07 ...
$ e.10.250 : num  27.27 -12.79 29.16 3.19 26.91 ...
$ e.20.100 : num  29.96 -12.19 26.19 3.44 27.32 ...
$ e.20.100d: num  26.42 -13.16 28.26 4.18 25.43 ...
$ e.20.200 : num  24.244 -18.364 29.047 0.553 25.851 ...
$ e.20.50  : num  26.55 -13.28 29.65 4.34 27.26 ...
$ e.20.500 : num  27.94 -13.92 27.59 2.47 25.54 ...
$ e.20.500d: num  24.4 -15.63 26.78 4.86 25.39 ...
$ e.30.100d: num  26.543 -15.698 31.849 0.572 29.484 ...
$ e.30.250 : num  26.776 -16.532 28.961 0.813 25.407 ...
$ e.50.100 : num  25.995 -14.249 28.697 0.803 27.852 ...
$ e.50.100d: num  26.1 -12.7 27.1 2.5 27.4 ...
$ e.50.500 : num  28.78 -9.39 25.77 2.73 23.73 ..

どのメジャー（列）が最良の（最大）結果をもたらすかを知る必要があります。そして、列のグループ化を検討する必要があります。
私はこの機能に行き着きました

apply(df[colIni:colFim], 1, function(x) colnames(df)[which.max(x)+(colIni-1)] 
#colIni: first column to consider; colFim: last column to consider

列名を取得した後、最大値を取得するための別の小さな関数

apply(dfm,1,function(x) x[x[1]])

そして、同様の問題を解決する関数で、列と最大値を返します

mxCol=function(df, colIni, colFim){ #201609
  if(missing(colIni)) colIni=1
  if(missing(colFim)) colFim=ncol(df)
  if(colIni>=colFim) { print('colIni>=ColFim'); return(NULL)}
  dfm=cbind(mxCol=apply(df[colIni:colFim], 1, function(x) colnames(df)[which.max(x)+(colIni-1)])
           ,df)
  dfm=cbind(mxVal=as.numeric(apply(dfm,1,function(x) x[x[1]]))
           ,dfm)
  return(dfm)
}

この場合、 

> mxCol(df,3)[1:11]
   mxVal     mxCol G1    G2 e.10.100 e.10.250 e.20.100 e.20.100d e.20.200 e.20.50 e.20.500
1 29.958  e.20.100  0 FALSE   26.408   27.268   29.958    26.418   24.244  26.553   27.942
2 -9.395  e.50.500  0  TRUE  -11.708  -12.789  -12.189   -13.162  -18.364 -13.284  -13.923
3 31.849 e.30.100d  2 FALSE   27.782   29.158   26.190    28.257   29.047  29.650   27.586
4  4.862 e.20.500d  2  TRUE    3.175    3.190    3.439     4.182    0.553   4.337    2.467
5 29.484 e.30.100d  8 FALSE   26.069   26.909   27.319    25.430   25.851  27.262   25.535
6 -9.962  e.30.250  8  TRUE  -11.362  -12.432  -15.960   -11.760  -12.832 -12.771  -12.810
于 2016-09-13T14:36:48.813 に答える