添加一个新变量，指示哪个现有变量在每行中具有最大值[重复]答案

【问题标题】：Adding a new variable that indicates which existing variable has the maximum value for each row [duplicate]添加一个新变量，指示哪个现有变量在每行中具有最大值[重复]
【发布时间】：2017-08-09 19:39:34
【问题描述】：

我有以下数据框：

mydf <- data.frame(label = c("A", "B", "C"),
Var1 = c(0.07635660, 0.22186266, -0.13299621),
Var2 = c(0.25517996, 0.65896751, 0.32703359),
Var3 = c(0.63174426, 0.21518955, 0.47102852))

对于每一行，我想添加一个新变量，该变量将返回它具有最大值的变量的名称：

mydf_end_goal <- data.frame(label = c("A", "B", "C"),
Var1 = c(0.07635660, 0.22186266, -0.13299621),
Var2 = c(0.25517996, 0.65896751, 0.32703359),
Var3 = c(0.63174426, 0.21518955, 0.47102852),
Max = c("Var3", "Var2", "Var3"))

最有效的方法是什么，最好使用dplyr 或purrr？现在，我能想到的最好的就是一系列ifelse 条件，这真的很烦人，因为我的变量比我上面的玩具示例中的要多：

mydf %>% 
 rowwise() %>% 
 mutate(Max = ifelse(Var1 > Var2 & Var1 > Var3, "Var1", 
                     ifelse(Var2 > Var1 & Var2 > Var3, "Var2", "Var3")))

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

这不一定是最有效的方法，但使用dplyr 和purrr 是一种方法：

mydf <- mydf %>%
  mutate(Max = select_(., ~-label) %>%
    pmap_chr(function(...)
      names(which.max(c(...))[1])
  ))

或者使用max.col:

mydf <- mydf %>%
  mutate(Max = select_(., ~-label) %>%
    {names(.)[max.col(.)]}
  )

【讨论】：

【解决方案2】：

不需要循环。你可以简单地使用max.col，

mydf$max1 <- names(mydf)[max.col(mydf[-1])+1]

mydf
#  label       Var1      Var2      Var3 max1
#1     A  0.0763566 0.2551800 0.6317443 Var3
#2     B  0.2218627 0.6589675 0.2151896 Var2
#3     C -0.1329962 0.3270336 0.4710285 Var3

【讨论】：

我不知道max.col() - 非常简洁的答案。

【解决方案3】：

你可以不用任何包：

mydf$MaxVar <- colnames(mydf)[apply(mydf[-1], 1, which.max) +1]

mydf
#  label       Var1      Var2      Var3 MaxVar
#1     A  0.0763566 0.2551800 0.6317443   Var3
#2     B  0.2218627 0.6589675 0.2151896   Var2
#3     C -0.1329962 0.3270336 0.4710285   Var3

【讨论】：