1
Col1<-c(3,8,2,4,2)
Col2<-c(3,7,3,9,2)
Col3<-c(5,7,5,7,5)
Col4<-c(1,9,2,3,4)
Col5<-c(1,2,6,7,5)
Toy<-data.frame(Col1,Col2,Col3,Col4,Col5)

> Toy
  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3    5    1    1
2    8    7    7    9    2
3    2    3    5    2    6
4    4    9    7    3    7
5    2    2    5    4    5

鉴于上述数据框,我想删除每行中等于每行最大值的值,以及出现在最大值右侧(或增加列#)的值。

从逻辑上讲,该语句将是:

1. Find max value per row 
2. Make max value for each row = NA
3. Make all columns to the right of column with max value =NA

所以新的数据框看起来像

  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3    NA   NA  NA
2    8    7    7    NA  NA
3    2    3    5    2   NA
4    4    NA   NA   NA  NA
5    2    2    NA   NA  NA

脚步

4

3 回答 3

11

这是一个apply()避免显式 for 循环的基于解决方案:

ff <- function(X) {X[which.max(X):length(X)] <- NA; X}
t(apply(Toy, 1, ff))
#      Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
# [1,]    3    3   NA   NA   NA
# [2,]    8    7    7   NA   NA
# [3,]    2    3    5    2   NA
# [4,]    4   NA   NA   NA   NA
# [5,]    2    2   NA   NA   NA
于 2012-09-17T05:41:48.860 回答
2

首先,我们需要找到每一行最大值的索引,并构造一个向量,该向量的索引到该行的末尾。我们希望使用应用循环对每一行执行此操作:

list_of_indices = apply(Toy, 1, function(x) which.max(x):ncol(Toy))
> list_of_indices
[[1]]
[1] 3 4 5

[[2]]
[1] 4 5

[[3]]
[1] 5

[[4]]
[1] 2 3 4 5

[[5]]
[1] 3 4 5

然后我们可以循环索引列表并分配NAdata.frame

for(i in seq_along(list_of_indices)) {
  Toy[i,list_of_indices[[i]]] <- NA
}

这导致了预期的结果:

> Toy
  Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
1    3    3   NA   NA   NA
2    8    7    7   NA   NA
3    2    3    5    2   NA
4    4   NA   NA   NA   NA
5    2    2   NA   NA   NA
于 2012-09-17T05:29:20.680 回答
2

一个简单的方法(保罗击败我一分钟):

inds <- lapply(apply(Toy, 1, which.max), function(x) x:ncol(Toy))
lapply(1:nrow(Toy), function(i) {Toy[i, inds[[i]]] <<- NA; return(Toy)})
Toy
于 2012-09-17T05:31:44.183 回答