関連する値を持つ列名を引っ張って新しいベクトルに列名を追加する

Question

私は以下のようなデータフレームを持ち、各行で最高の値をとり、関連する列名を新しいベクトルに入れたいとします価値そのものではありません）、どうすればこのことを知ることができますか？

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 

私は私の最高値を与えるが、私は結果ベクトルではなく、値そのものに追加されている最高値に関連付けられた列名に、より興味を持ってい

results <- apply(df, 1, max) 

を試してみました。

ので、代わりに行5つの最高値のベクトルを、私はそのような

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

として「ウォン」はありがとうという列名のベクトルを持っているでしょう。

Answer 1

使用which.max：

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

Answer 2

あなたは

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" 

---

ランダムなサンプルを作っているように私は set.seed()を使用していた最大

ノートに関連付けられた列名を返すためにapply関数にステップを追加することができます

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 

---

ちょうどキックのために、上のトップdplyr私はこのようにそれをやったreshape2変動

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

は、あなたのためにその良いなら、私に知らせてください。

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 
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