我想在数据框中添加一列，以说明数据框中跨行计算出的最大值所在的那些列的名称。
假设我有这个数据框：
set.seed(123)
df <- data.frame(
V1 = rnorm(10),
V2 = rnorm(10),
V3 = rnorm(10)
)
现在创建一个新列，以标识我使用的每行的最大值apply：
df$Max <- apply(df[, 1:3], 1, max, na.rm = TRUE)
这很好用：
df
V1 V2 V3 Max
1 -0.56047565 1.2240818 -1.0678237 1.2240818
2 -0.23017749 0.3598138 -0.2179749 0.3598138
3 1.55870831 0.4007715 -1.0260044 1.5587083
4 0.07050839 0.1106827 -0.7288912 0.1106827
5 0.12928774 -0.5558411 -0.6250393 0.1292877
6 1.71506499 1.7869131 -1.6866933 1.7869131
7 0.46091621 0.4978505 0.8377870 0.8377870
8 -1.26506123 -1.9666172 0.1533731 0.1533731
9 -0.68685285 0.7013559 -1.1381369 0.7013559
10 -0.44566197 -0.4727914 1.2538149 1.2538149
现在来了困难的部分：我想添加另一列来命名最大值所在的列。到目前为止，我已经尝试了以下扩展apply语句：
df$Location <- apply(df[, 1:3], 1, function(x) names(x[match(df[,4], x)]))
它似乎确实捕获了名称，但将它们分散在大量其他列中：
df
V1 V2 V3 Max Location.1 Location.2 Location.3 Location.4 Location.5
1 -0.56047565 1.2240818 -1.0678237 1.2240818 V2 <NA> <NA> <NA> <NA>
2 -0.23017749 0.3598138 -0.2179749 0.3598138 <NA> V2 <NA> <NA> <NA>
3 1.55870831 0.4007715 -1.0260044 1.5587083 <NA> <NA> V1 <NA> <NA>
4 0.07050839 0.1106827 -0.7288912 0.1106827 <NA> <NA> <NA> V2 <NA>
5 0.12928774 -0.5558411 -0.6250393 0.1292877 <NA> <NA> <NA> <NA> V1
6 1.71506499 1.7869131 -1.6866933 1.7869131 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
7 0.46091621 0.4978505 0.8377870 0.8377870 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
8 -1.26506123 -1.9666172 0.1533731 0.1533731 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
9 -0.68685285 0.7013559 -1.1381369 0.7013559 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
10 -0.44566197 -0.4727914 1.2538149 1.2538149 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
Location.6 Location.7 Location.8 Location.9 Location.10
1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
5 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
6 V2 <NA> <NA> <NA> <NA>
7 <NA> V3 <NA> <NA> <NA>
8 <NA> <NA> V3 <NA> <NA>
9 <NA> <NA> <NA> V2 <NA>
10 <NA> <NA> <NA> <NA> V3
如何在单个列中整齐地收集名称df$Location？
我们可以用 max.col
df$Location <- names(df)[1:3][max.col(df[1:3], 'first')]
如果我们要使用 apply
apply(df[1:3], 1, function(x) names(x)[which.max(x)])
或者，如果需要与“ max”列匹配，请使用==，并将其子集names
apply(df, 1, function(x) names(x)[1:3][x[-length(x)] == x[length(x)]])
在OP的代码中，它仅在前3列与行循环，而在match每行的第4列进行
apply(df[, 1:3], 1, function(x) match(x, df[,4]))
并且由于有3个元素，因此将导致3行。在OP的代码中，参数是相反的，因此，每一行的长度等于nrow
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