ifelse 按行排序值答案

【问题标题】：ifelse with sorted values by rowifelse 按行排序值
【发布时间】：2021-10-24 17:27:47
【问题描述】：

我有一个数据框（示例数据）：

id <- c(1, 2, 3)
ex1 <- c(0.8,   0.2, 0.3)
ex2 <- c(0.1,   0.4, 0.04)
ex3 <- c(0.04,  0.3, 0.5)
ex <- c(1, 1, 1)
ran <- c(0.5, 0.7, 0.6)
dat <- data.frame(id, ex1, ex2, ex3, ex, ran)

dat
  id ex1  ex2  ex3 ex ran
1  1 0.8 0.10 0.04  1 0.5
2  2 0.2 0.40 0.30  1 0.7
3  3 0.3 0.04 0.50  1 0.6

我想用 if-else-condition 更改“ex”的值。当“ran”小于或等于 ex$ 变量的最大值时，“ex”应更改为 5（任意）。它也应该大于其他 ex$ 变量，但它们应该被排序 - 第二大值添加到最小值。以下是所有 id 的示例，从 id 1 开始：

dat$ex <- ifelse(dat$ran <= dat$ex1 & dat$ran > dat$ex1 + dat$ex2, 5, dat$ex)

这里ex1是最大值，其次是ex1和ex2。

对于 id 2，应该是：

dat$ex <- ifelse(dat$ran <= dat$ex2 & dat$ran > dat$ex3 + dat$ex1, 5, dat$ex)

这里ex2是最大值，其次是ex3，然后是ex1。

对于 id 3：

dat$ex <- ifelse(dat$ran <= dat$ex3 & dat$ran > dat$ex1 + dat$ex2, 5, dat$ex)

这里ex3是最大值，其次是ex1，然后是ex2。

现在的问题是：如何概括 ifelse 语句？注意：重要的是，两个较小值的总和按照示例中的实现方式执行。我需要通过 id 在 ifelse 中识别 ex1、ex2 和 ex3 的排序值。

【问题讨论】：

标签： r if-statement

【解决方案1】：

这是我们使用dplyr 和tidyr 完成任务的一种方法：

library(dplyr)
library(tidyr)
dat %>% 
  pivot_longer(
    cols = ex1:ex3
  ) %>% 
  arrange(id, desc(value)) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(ex = ifelse(ran <= value[1] & ran > sum(value[2], value[3]), 5, ex)) %>% 
  pivot_wider(
    names_from=name
  )

输出：

 id    ex   ran   ex1   ex2   ex3
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     5   0.5   0.8  0.1   0.04
2     2     1   0.7   0.2  0.4   0.3 
3     3     1   0.6   0.3  0.04  0.5

【讨论】：

后续问题：是否可以在 mutate 中使用“ex$”变量的名称？因此，例如，您可以使用“ex1”中的“1”作为“ex”的新值（如果它高于/等于“ran”并且低于“sum(ex2, ex3)”）。如果“ex2”位于“arrange(id, desc(value))”中的位置 1，则“2”作为“ex”的新值。或者另一个例子：使用最大/最小/中间“ex$”变量的名称作为“mutate(ex = ifelse(ran sum(value[2] , 值[3]), 5, ex))".
请打开一个新问题，参考这个问题！
stackoverflow.com/questions/69725750/…

【解决方案2】：

我们可能会使用pmax

library(dplyr)
library(purrr)
dat %>% 
   mutate(ex=  case_when(ran <=invoke(pmax, across(matches('^ex\\d+'))) ~ 5,
        TRUE ~ ex))
  id ex1  ex2  ex3 ex ran
1  1 0.8 0.10 0.04  5 0.5
2  2 0.2 0.40 0.30  1 0.7
3  3 0.3 0.04 0.50  1 0.6

【讨论】：

【解决方案3】：

exes <- t(apply(subset(dat, select = grep("^ex.+", names(dat))), 1, function(z) c(max(z), sum(z[-which.max(z)]))))
exes
#   [,1] [,2]
# 1  0.8 0.14
# 2  0.4 0.50
# 3  0.5 0.34

ifelse(dat$ran <= exes[,1] & dat$ran > exes[,2], 5, dat$ran)
#   1   2   3 
# 5.0 0.7 0.6

演练：

subset(dat, ...) 是一种从帧中动态提取列的方法，无论其类型如何（例如，data.frame、tbl_df 或 data.table），并且没有将帧丢弃到列的风险（即，看到mtcars[,2] 不再是一个框架）；还有其他方法可以做到这一点，一些在基础 R 中，一些在其他包中，如 dplyr 或 data.table
apply(dat, 1, ..)对各个列的行进行操作；因为当MARGIN=1（第二个参数）时，它会转置结果，所以我们需要将t(.)它恢复到正确的形状；
exes 现在是一个矩阵，其第一列包含ex# 变量的最大值，第二列包含非最大值ex# 变量的总和

从这里开始，我认为exes 的使用是您正在寻找的“通用”解决方案。

【讨论】：