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r - 在 R 中，寻找一种更有效的方法来计算列中的最大值与同一列中的所有值之间的差异

问题描述

使用 R，我试图找到一种更有效的方法来计算列中的最大值与同一列中的每个值之间的差异。我能够做到这一点，但是代码看起来很庞大（我创建了一个向量，其中每个值都是列的最大值），我希望有人可以演示一种更有效的方法，也许使用 apply 命令？

a<-data.frame("Group Name"=c('Group 1','Group 2', 'Group 3', 'Group 4','Group 5', 'Group 6'),
          "app 1"=c(28,28,27,28,29,28),
          "app 2"=c(32,31,29,33,35,32),
          "app 3"=c(44,43,42,45,46,44),
          "app 4"=c(48,48,47,48,49,48),
          "app 5"=c(38,36,35,39,41,38),
          "app 6"=c(26,26,25,26,27,26))

a$Avg_score=apply(a[,-1],1,mean)
a$max_mean_diff<-c(max(a$Avg_score),max(a$Avg_score),max(a$Avg_score),
             max(a$Avg_score),max(a$Avg_score),max(a$Avg_score))-a$Avg_score
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标签： rdataframeapplycalculated-columnsdifference

解决方案

你不需要apply在这里，因为你有rowMeans返回每一行平均值的函数。然后你可以Avg_score用maxof减去Avg_score。您不需要重复max(a$Avg_score)使长度等于a$Avg_score，R 使用回收技术来匹配较短对象的长度与较长对象的长度。

a$Avg_score <- rowMeans(a[-1], na.rm = TRUE)
a$max_diff <- max(a$Avg_score) - a$Avg_score
a
#  Group.Name app.1 app.2 app.3 app.4 app.5 app.6 Avg_score max_diff
#1    Group 1    28    32    44    48    38    26  36.00000 1.833333
#2    Group 2    28    31    43    48    36    26  35.33333 2.500000
#3    Group 3    27    29    42    47    35    25  34.16667 3.666667
#4    Group 4    28    33    45    48    39    26  36.50000 1.333333
#5    Group 5    29    35    46    49    41    27  37.83333 0.000000
#6    Group 6    28    32    44    48    38    26  36.00000 1.833333

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