我希望找到一种矢量化方法,从数据框中的多个列中获取绝对最大值。
基本上,是否有一个等效于pmax函数来获得绝对最大值。
test_df <- tibble(
some_identifier = c("apple", "tunafish", "turkey_sandwich"),
val_a = c(-1, 2, 0),
val_b = c(-3, 3, NA),
val_c = c(2, 3, 1)
)
# this is what abs_max column should be
test_df$abs_max <- c(-3, 3, 1)
test_df
# A tibble: 3 x 5
some_identifier val_a val_b val_c abs_max
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 apple -1 -3 2 -3
2 tunafish 2 3 3 3
3 turkey_sandwich 0 NA 1 1
abs_max列是我要创建的。不太理想的解决方案可能是遍历每一行;但想联系以确定可能更好的方法。
这是使用max.col
的一种方法 - 感谢@Gregor
f <- function(data) {
tmp <- Filter(is.numeric, data)
if(inherits(data, "tbl_df")) {
tmp <- as.matrix(tmp)
}
tmp[cbind(1:nrow(tmp),
max.col(replace(x <- abs(tmp), is.na(x), -Inf)))]
}
f(test_df)
# [1] -3 3 1
循序渐进
我们要做的是在第一步中过滤数字列
Filter(is.numeric, test_df)
# val_a val_b val_c
#1 -1 -3 2
#2 2 3 3
#3 0 NA 1
(在上面的函数中调用tmp
(
然后
replace(x <- abs(Filter(is.numeric, test_df)), is.na(x), -Inf))
返回
# val_a val_b val_c
#1 1 3 2
#2 2 3 3
#3 0 -Inf 1
这是一个 data.frame,其中NA
s 被替换为-Inf
,所有负值都替换为它们的绝对值。
max.col
返回每行最大值的列位置
max.col(replace(x <- abs(Filter(is.numeric, test_df)), is.na(x), -Inf))
# [1] 2 2 3
该信息最终用于使用数字矩阵从Filter(is.numeric, test_df)
中提取所需的值,即
cbind(1:nrow(Filter(is.numeric, test_df)),
max.col(replace(x <- abs(Filter(is.numeric, test_df)), is.na(x), -Inf)))
# [,1] [,2]
#[1,] 1 2
#[2,] 2 2
#[3,] 3 3
数据
test_df <- data.frame(
some_identifier = c("apple", "tunafish", "turkey_sandwich"),
val_a = c(-1, 2, 0),
val_b = c(-3, 3, NA),
val_c = c(2, 3, 1), stringsAsFactors = FALSE)