R语言 实现选取某一行的最大值

可以先自定义函数

也可以用的时候再定义。

> mat <- matrix(c(1:3,7:9,4:6), byrow = T, nc = 3)
> mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    7    8    9
[3,]    4    5    6 

> apply(mat, 2, function(x){order(x, decreasing=T)[1]})   # 查找每一列
[1] 2 2 2

> apply(mat, 1, function(x){order(x, decreasing=T)[1]})   # 查找每一行
[1] 3 3 3
> apply(mat, 1, function(x){which.max(x)})                # 查找每一行
[1] 3 3 3 

> n <- letters[1:5]
> n
[1] "a" "b" "c" "d" "e"

> t <- apply(mat, 1, function(x){which.max(x)})
> n[t]
[1] "c" "c" "c"

另一个例子:

MaxVar <- function(x, na.rm = FALSE) {
  ## compute `max`
  maxx <- max(x, na.rm = na.rm)
  ## which equal the max
  wmax <- which(x == max(x))
  ## how many equal the max
  nmax <- length(wmax)
  ## return
  out <- if(nmax > 1L) {
    c(999, NA)
  } else {
    c(maxx, wmax)
  }
  out
} 

And use it like this:

> new <- apply(Mydata[, -1], 1, MaxVar)
> new
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    3    4  999  999  999    4    4    2    4   999
[2,]    1    4   NA   NA   NA    4    2    3    4    NA

> Mydata <- cbind(Mydata, Max = new[1, ], Var = new[2, ])
> Mydata
   ID X1 X2 X3 X4 Max Var
1   1  3  1  1  1   3   1
2   2  1  2  1  4   4   4
3   3  1  1  1  1 999  NA
4   4  1  3  3  1 999  NA
5   5  2  2  2  1 999  NA
6   6  1  2  3  4   4   4
7   7  2  4  3  3   4   2
8   8  1  1  2  1   2   3
9   9  3  2  1  4   4   4
10 10  4  4  4  4 999  NA

补充:使用R语言得到向量中所有的最大值或者最小值的下标

比如向量a:

a=c(1,2,4,3,4)

代码如下:

which(a==max(a),arr.ind=TRUE)

输出为:

[1] 3 5

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • R语言中na.fail和na.omit的用法

    实际工作中,数据集很少是完整的,许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA,这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦. R语言通过na.fail和na.omit可以很好地处理样本中的缺失值 1.na.fail(<向量a>): 如果向量a内包括至少1个NA,则返回错误:如果不包括任何NA,则返回原有向量a 2.na.omit(<向量a>): 返回删除NA后的向量a 3.attr( na.omit(<向量a>) ,"na.action"): 返回向量a中元素为NA的

  • R语言-生成频数表和列联表crosstable函数介绍

    列联表crosstable 列联表不仅可以用来做简单的描述性统计,还可以在机器学习中用来比较识别正确率,FPR,TPR等等数据,以便我们比较不同的ML模型 or 调参. 2x2列联表一般长下面这样: Total Observations in Table: 143 | test_cancer$diagnosis lda.class | 0 | 1 | Row Total | -------------|-----------|-----------|-----------| 0 | 82 | 1

  • R语言实现用cbind合并两列数据

    我有两个数据文件,分别只有一列,这两列数据行数一行,我想把这两列合并到一个数据文件中,方便使用. 我的两个数据文件分别是1.txt,2.txt,保存后的文件名是3.txt. // 代码如下 gow1<-read.table("1.txt",header = FALSE) gow2<-read.table("2.txt",header = FALSE) View(gow1) View(gow2) gow<-cbind(gow1,gow2) View(

  • R语言中if(){}else{}语句和ifelse()函数的区别详解

    首先看看定义: # if statement if(cond) expr if(cond) cons.expr else alt.expr # ifelse function ifelse(test, yes, no) 这两个函数(R语言中都是函数)相同的地方都是根据条件返回对应的值. 区别在于: if语句的条件是个TRUE/FALSE值,如果是个长度>1的逻辑向量,只判断第一个TRUE/FALSE值:而ifelse是长度任意的逻辑向量,返回根据逻辑向量对应对的yes/no值组合的新向量 ife

  • R语言-使用ifelse进行数据分组

    数据分组,根据数据分析对象的特征,按照一定的数值指标,把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究,以揭示内在的联系和规律性: 在R中,我们常用ifelse函数来进行数据的分组,跟excel中的if函数是同一种用法. ifelse(condition,TRUE,FALSE) > data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE); > > level <- ifelse( + data$cost<=20, "(0,2

  • R语言中ifelse、which、%in%的用法详解

    ifelse.which.%in%是R语言里极其重要的函数,以后会经常在别的程序中看到. ifelse ifelse是if条件判断语句的简写,它的用法如下: ifelse(test,yes,no) 参数 描述 test 一个可以判断逻辑表达式 yes 判断为 true 后返回的对象 no 判断为 flase 后返回的对象 举例: x = 5 ifelse(x,1,0) 如果x不等于0,就返回1,等于0就返回0. which which 返回条件为真的句柄,给正确的逻辑对象返回一个它的索引. wh

  • R语言ARMA模型的参数选择说明

    AR(p)模型与MA(q)实际上是ARMA(p,q)模型的特例.它们都统称为ARMA模型,而ARMA(p,q)模型的统计性质也是AR(p)与MA(q)模型的统计性质的有机组合. 平稳系列建模 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对序列建模. 1.求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)与偏相关系数(PACF的值. 2.根据根样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择阶数适当的ARMA(p,q)模型进行拟合. 3.估计模型中未知参数的值 4.检验模型的

  • 解决R语言中install_github中无法安装遇到的问题

    首先,让我们来进入常规步骤 我安装的是recharts包,正常的写法呢,就是以下这个样子: install.packages("devtools") #devtools::install_github("madlogos/recharts") 第一个问题: 然而对于今天的我来说,那就太天真了,首先踏入的第一个坑: 无法打开URL'http://yihui.name/xran/src/contrib/PACKAGES' Warning in install.packa

  • R语言 实现选取某一行的最大值

    可以先自定义函数 也可以用的时候再定义. > mat <- matrix(c(1:3,7:9,4:6), byrow = T, nc = 3) > mat [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 7 8 9 [3,] 4 5 6 > apply(mat, 2, function(x){order(x, decreasing=T)[1]}) # 查找每一列 [1] 2 2 2 > apply(mat, 1, function(x){order(x, dec

  • R语言 如何保留大于或小于特定数值的行

    如下所示: newdata<-subset(x, x$var > 某一数字) x为矩阵 var是其中的一个变量 补充:r语言 循环次数超过了50这个最大值_错过了520还可以一起过儿童节,如何用R语言'撸'一个文字跑马灯去表白... 引言 和大家分享一下如何用R语言来写一个文字跑马灯吧.这个文字跑马灯写起来基本不费时间,在办公室摸一下鱼大概就够了. 正文 这个文字跑马灯我准备按照面向对象编程来写.因为,面向对象就会有对象.而且,这个东西写出来就是拿给你们去表白的. 首先我们定义一个基类,这个基

  • 详解R语言数据合并一行代码搞定

    数据的合并 需要的函数 cbind(),rbind(),bind_rows(),merge() 准备数据 我们先构造一组数据,以便下面的演示 > data1<-data.frame( + namea=c("海波","立波","秀波"), + value=c("一波","接","一波") + ) > data1 namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀

  • R语言删除/添加数据框中的某一行/列

    假如数据是这样的,这是有一个数据框 > A <- data.frame(姓名 = c("张三", "李四", "王五"), 体重 = c(50, 70, 80), 视力 = c(5.0, 4.8, 5.2)) > A 姓名 体重 视力 1 张三 50 5.0 2 李四 70 4.8 3 王五 80 5.2 删除第一行"张三"的信息 > A <- A[-1,] > A 姓名 体重 视力 2 李

  • R语言求一行(列表、list)数据的平均数操作

    R语言求一个列表的平均数可以使用mean() : mean英文意思有平均数的含义 x=c(1,3,5,7,9) max(x) #这样即可求得平均数为 : 5 假如读取过一个csv文件之后,要求其中一行数据中指定某个区间内的平均数可以使用rowMeans() data = read.csv("input.csv",sep=",",header=T) rowMeans(data[10:17]) 补充:R语言-数据框分组求平均值 [技术关键] 1.从excel把数据读到数

  • R语言数据的输入和输出操作

    数据的载入 R本身已经提供了超过50个数据集,而在众多功能包中,默认的数据集被存放在datasets程序包中,通过函数data()k可以查看系统提供所有的数据包,同时可以通过函数library()加载程序包中的数据. 矩阵型数据最常用的读取方式是read.table()具体的调用格式是() read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",dec = ".", numera

  • R语言-如何将循环所得的矩阵组成一个矩阵

    在矩阵合并中,常见的方法有cbind()和rbind() 其中,前者为按列合并,后者为按行合并. 但是这两个函数有个缺点,就是不能应用到循环之中.例如: A<-matrix(1:12,nrow = 4,byrow = T) B<-matrix(1:8,nrow = 4,byrow = T) C<-cbind(A,B) 得到的矩阵C为[按列合并两者行数必须相同]: 但是如果将这个方法应用在循环中,就无法取得预期效果: A<-matrix(1:12,nrow = 4,byrow = T

  • R语言-解决处理矩阵遇到内存不足的问题

    如下: Error : cannot allocate vector of size X Gb 类似于这种问题的可能处理办法: 1. 可以用matrix尽量不要用data frame; 2. 可以用integer matrix尽量不要用 double matrix; 3. 对于大量运算后最好加上一个gc(), 强制R语言回收内存: 4. 对于大矩阵而言用bigmemory包,可以将大矩阵放到临时文件中,不占用内存. 补充:R语言之内存管理 在处理大型数据过程中,R语言的内存管理就显得十分重要,以

  • R语言向量下标操作

    向量下标即元素在向量中的位置,在实践中我们可以利用下标(元素的位置)来找出自己想要的数. 利用runif函数生成包含10个正整数的向量x. options(digits = 1) set.seed(1234) x <- runif(10,min = 1,max = 20) x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 正整数下标 我们可以输入正整数作为下标来找出对应位置的元素. 在[]内输入下标. #向量x的第一位置的元素 x[1] [1] 3 #向量x的第2位置的元素 x[

  • R语言科学计算RcppArmadillo简明手册

    目录 1. 常用数据类型 2. 数学运算 3. 向量.矩阵和域的创建 基本创建 用函数创建 4. 初始化,元素访问,属性和成员函数 4.1. 元素初始化 Element initialization 4.2. 元素访问 Element access 4.3. 子矩阵访问 Submatrix view 矩阵X的连续子集访问 向量V的连续子集访问 向量或矩阵X的间断子集访问 立方体(三维矩阵)Q 的切片 slice 域F的子集访问 4.4. 属性 Attribute 4.5. 其他成员函数 Othe

随机推荐