J'essaie de trouver le premier max, le deuxième max et la troisième valeur max et les noms de col correspondants pour chaque ligne, mais incapables de le faire dans R. S'il vous plaît aider.
Voici comment se ressemble le Dataframe: P>
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
10003 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
10006 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 16.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
10007 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
10008 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
10010 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
10014 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3 Réponses :
Voici mon approche:
# Make up data because yours is pretty unreproducible:
df <- data.frame(X1=1:5, X2=c(3,5,1,6,7))
# combine and sort the data by decreasing value:
a <- sort(dplyr::combine(df), decreasing = T)[1:3]
# For loop to get the indexes:
for(i in 1:length(a)){
print(which(df==a[i], arr.ind = T))
}
Il s'agit des échantillons de données que vous avez postés dans votre commentaire:
# A tibble: 4 x 2 # Groups: rowname [4] # rowname result # <chr> <chr> # 1 1003 x2=45.7, x9=23.1, x4=22.9 # 2 1004 x1=22.2, x3=13.2, x7=9.7 # 3 1005 x4=12, x8=3.2, x5=2.1 # 4 1006 x9=57.6, x5=43.9, x6=43.9
Merci pour votre réponse. Mais existe-t-il un moyen simple de faire cela comme je suis nouveau et incapable de comprendre le code ci-dessus et je cherche à obtenir six colonnes contre chaque ligne de Dataframe, trois donnant Max, deuxième max, troisième max et aussi avec leurs collations (par exemple 45.7, X2,23,1, X9,22,9, X4) pour la première rangée.
Je vois ce que tu veux dire. S'il vous plaît jeter un oeil à ma réponse mise à jour.
Vous pouvez utiliser
max.names = apply(data, 1, function(x) names(sort(x, decreasing = T)[1:3])) max.vals = apply(data, 1, function(x) sort(x, decreasing = T)[1:3]) data = cbind(data, t(max.names), t(max.vals)) # x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 1 2 3 1 2 3 # 1003 0.0 45.7 0.0 22.9 0.0 13.7 0.0 0.0 23.1 x2 x9 x4 45.7 23.1 22.9 # 1004 22.2 0.0 13.2 0.0 5.4 0.0 9.7 0.0 0.0 x1 x3 x7 22.2 13.2 9.7 # 1005 0.0 0.0 0.0 12.0 2.1 0.0 0.0 3.2 0.0 x4 x8 x5 12.0 3.2 2.1 # 1006 1.2 0.0 1.2 0.0 43.9 43.9 0.0 0.0 57.6 x9 x5 x6 57.6 43.9 43.9
Vos données semblent être tous des zéros à l'exception d'une seule valeur.
Bienvenue dans le débordement de la pile! Pourriez-vous rendre votre problème reproductible en partageant un échantillon de vos données afin que d'autres puissent aider (veuillez ne pas utiliser
str () ,tête () ou capture d'écran)? Vous pouvez utiliser lerepexet < a href = "https://cran.r-project.org/web/web/packages/datapasta/vignettes/how-ta-datapasta.html" rel = "nOfollow noreferrer">datapasta Forfaits pour vous aider avec ça. Voir aussi Aidez-moi à vous aider & Comment faire un excellent exemple reproductible?C'est une image de données massive, je viens de poster quelques premières lignes et moins de colonnes.
Votre jeu de données n'est pas reproductible et votre question est vague.
and10003.10006 etc sont des noms de lignes, pas des valeurs .J'ai essayé de fonctionner avec une fonction d'application sur des lignes, mais cela ne me donne pas les colnames
Le titre de la question dit "max" et le texte dit "min"!
Essayé cela, mais a une erreur
Outhata <-SetNames (Data.Frame (T (Appliquer (Appliquer (MAT1_2_DF, 1, Fonction (x) {INT <- QUI.MAX (X) [1] C (IND, X [IND])})), T (Appliquer (MAT1_2_DF, 1, fonction (x) {ind2 <-which.max (x [-ind]) [1] C (IND2, X [IND2])})), T (Appliquer (MAT1_2_DF, 1, fonction (x ) {ind3 <-which.max (x [-c (ind, ind2)]) C (ind3, x [ind3])}))), C ("Premier", "valeur", "Deuxième", "Value2 "," Troisièmement "," Value3 "))
Désolé c'est des valeurs maximales
Avez-vous regardé? Stackoverflow.com/Questtions/2453326/...
Oui, j'ai regardé cela, mais incapable de reproduire sur le Dataframe. Je vais ajouter quelques rangées supplémentaires
Cela ne me permet pas d'ajouter plus de lignes, j'essaie d'obtenir le max, le deuxième et le troisième nom max et les noms de colonne correspondants et, au cas où elles sont des zéros, obtenez toujours au moins un colname correspondant contre 0,0 valeurs.
J'ai inventé ce Dataframe pour l'illustrer mieux.
x1 x2 x3 x4 x5 x5 x6 x8 x8 x8 x8 x8 x8 x8 x 3 22.1 1004A 22.7 0 03.1 1004A 22.7 0 03.1 1004A 22.2 0 13.2 0 5.4 0 9.7 0 0 1005A 0 0 0 0 12 2.1 0 0 3.2 0 1006A 1.2 0 1.2 0 43,9 43.9 0 0 57,6