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r - 使用 tidyverse 循环所有行并仅识别（并保留）较高的值

问题描述

我正在与心理学领域的人一起工作，因子分析是该领域的典型程序。我有一个如下数据集：

原始数据集

我想只保留每行中的最大值，同时在丢​​失的情况下转换所有其他值

新数据集

我知道 dplyr 可以轻松解决这个问题，但我找不到一个简单的代码示例来执行它。

请检查下面的代码以重现此问题：

library(tidyverse)
set.seed(123)
ds <- data.frame(x1 = runif(10,min = .1,.29),x2 = runif(10,min = .1,.35), x3 = runif(10,min = .1,.38))
ds <- ds %>% mutate_all(funs(round(.,3)))

ds

请记住，这个问题可以帮助其他有相同（或类似）问题的人。我在询问之前进行了搜索，我在这里只找到了一个紧密的话题

非常感谢。

标签： rloopsdplyrtidyverse

解决方案

一个非常快速的答案是：

将pmax(base) 函数用于逐行最大值，然后mutate_all使用if_else要保留或设置为缺失的语句

ds %>% 
  #find the row-wise maximum and store it as a column temporarily
  mutate (max = pmax(x1,x2,x3)) %>% 
  #loop through all columns and do a check whether the value equals the max
  #If Yes, then leave as is, if not then set to NA
  mutate_all( funs(if_else(. == max,max,NA_real_))) %>% 
  #remove the temporary `max` column
  select(-max)

      x1    x2    x3
1     NA    NA 0.349
2     NA    NA 0.294
3     NA    NA 0.279
4     NA    NA 0.378
5     NA    NA 0.284
6     NA 0.325    NA
7     NA    NA 0.252
8  0.270    NA    NA
9  0.205    NA    NA
10    NA 0.339    NA

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