从一列/行值等于列名的单元格中提取值

Question

我已经看到了几个关于解决此问题的线程，但我正在努力实施它们。我有一个 df，顶部有列和描述，然后我有一个样本列表，其中包含按描述分组的数据。我需要提取描述与列名匹配的值。

我尝试了不同的解决方案，使用 match、cbind、sapply...等，但收到有关无效类型（矩阵）或重复行名的错误。

 df1
 #row   description    sample    ball   square    circle
 1      ball           1a        .78      .04      .22
 2      ball           7b3       .32      .33      .33
 3      square         aaabc     .02      .90      .05
 4      circle         ggg3      .05      .04      .90
 5      circle         44        .01      .25      .70

我的输出是：

 df2
 #row   description    sample    value
 1      ball           1a        .78      
 2      ball           7b3       .32      
 3      square         aaabc     .90      
 4      circle         ggg3      .90
 5      circle         44        .70

然后更进一步，我会过滤它

 df2 %>%
 filter(value < .9) %>%
 select(description, sample, value)

导致：

 #row   description    sample    value
 1      ball           1a        .78      
 2      ball           7b3       .32      
 3      circle         44        .70

我知道这是重复的，我只是对为什么我无法获得使用此数据集的解决方案一无所知。

Answer 1

我们可以使用行/列索引来提取match列名与“描述”列值的值

m1 <- cbind(seq_len(nrow(df1)), match(df1$description, names(df1)[3:5]))
data.frame(df1[1:3], value = df1[3:5][m1])
#  description sample ball value
#1        ball     1a 0.78  0.78
#2        ball    7b3 0.32  0.32
#3      square  aaabc 0.02  0.90
#4      circle   ggg3 0.05  0.90
#5      circle     44 0.01  0.70

---

或tidyverse

library(tidyverse)
df1 %>% 
   rowwise %>% 
   transmute(description, sample, value = get(description))
# A tibble: 5 x 3
#  description sample value
#  <chr>       <chr>  <dbl>
#1 ball        1a      0.78
#2 ball        7b3     0.32
#3 square      aaabc   0.9 
#4 circle      ggg3    0.9 
#5 circle      44      0.7 

数据

df1 <- structure(list(description = c("ball", "ball", "square", "circle", 
 "circle"), sample = c("1a", "7b3", "aaabc", "ggg3", "44"), ball = c(0.78, 
 0.32, 0.02, 0.05, 0.01), square = c(0.04, 0.33, 0.9, 0.04, 0.25
 ), circle = c(0.22, 0.33, 0.05, 0.9, 0.7)), class = "data.frame", 
  row.names = c("1", 
  "2", "3", "4", "5"))

Answer 2

您似乎有百分比的可能性。因此，您基本上是在尝试提取出现可能性最高的列，例如提取这 3 行中每行的最大值。所以：

首先我们创建一个函数来提取 3 列中每行的最大值

    funcionMax <- function(unDf) {
  numFilas <- nrow(unDf)
  vectorMax <- vector()

  for(i in 1:numFilas)
  {
    vectorMax[i]<- max(unDf[i,1],unDf[i,2],unDf[i,3])

  }
  vectorMax
}

然后，我们只处理这 3 列的子集，并应用新函数：

vectorFuncionMax <- df %>% select(ball,square,circle) %>% funcionMax
cbind(df,vectorFuncionMax)

就是这样。不客气。