如何找到R数据帧中每一行的最大值？
有时我们需要最大值，它可以帮助我们确定哪个案例或主题在最大程度上发生，因此我们可以了解所研究的样本或人群的限制。如果我们想为R数据帧中的每一行找到两列或更多列的最大值，则可以使用pmax函数。
示例
请看以下数据帧-
set.seed(1997) x1<-rpois(20,5) x2<-rpois(20,5) df1<-data.frame(x1,x2) df1
输出结果
x1 x2 1 3 4 2 6 3 3 7 3 4 6 2 5 3 0 6 6 5 7 5 6 8 8 4 9 2 5 10 4 3 11 5 2 12 4 9 13 8 5 14 1 3 15 6 4 16 4 9 17 2 8 18 5 4 19 2 4 20 4 3
在每一行中找到最大值-
示例
df1$Max<-pmax(df1$x1,df1$x2) df1
输出结果
x1 x2 Max 1 3 4 4 2 6 3 6 3 7 3 7 4 6 2 6 5 3 0 3 6 6 5 6 7 5 6 6 8 8 4 8 9 2 5 5 10 4 3 4 11 5 2 5 12 4 9 9 13 8 5 8 14 1 3 3 15 6 4 6 16 4 9 9 17 2 8 8 18 5 4 5 19 2 4 4 20 4 3 4
示例
y1<-rnorm(20,5,1) y2<-rnorm(20,5,1) y3<-rnorm(20,5,1) df2<-data.frame(y1,y2,y3) df2
输出结果
y1 y2 y3 1 4.099478 4.230448 3.953806 2 4.053187 4.903182 2.858545 3 3.520492 3.852665 3.435332 4 4.543452 3.686695 2.866868 5 4.515121 5.801454 5.242125 6 3.672339 3.837319 4.184841 7 3.632277 5.192438 4.906935 8 4.964407 6.336687 2.883110 9 4.701393 5.669657 5.752201 10 6.110260 6.242568 3.745174 11 5.344662 6.180198 3.678958 12 4.460156 5.141577 7.177730 13 5.290277 5.068554 6.742803 14 5.574233 3.745219 5.408872 15 4.618122 4.796491 5.568271 16 4.957128 4.904917 3.739419 17 5.006405 3.974164 5.190001 18 5.475608 4.734856 5.781379 19 4.794981 5.272916 4.832726 20 5.165257 6.440599 4.406399
在每一行中找到最大值-
示例
df2$Max<-pmax(df2$y1,df2$y2,df2$y3) df2
输出结果
y1 y2 y3 Max 1 4.099478 4.230448 3.953806 4.230448 2 4.053187 4.903182 2.858545 4.903182 3 3.520492 3.852665 3.435332 3.852665 4 4.543452 3.686695 2.866868 4.543452 5 4.515121 5.801454 5.242125 5.801454 6 3.672339 3.837319 4.184841 4.184841 7 3.632277 5.192438 4.906935 5.192438 8 4.964407 6.336687 2.883110 6.336687 9 4.701393 5.669657 5.752201 5.752201 10 6.110260 6.242568 3.745174 6.242568 11 5.344662 6.180198 3.678958 6.180198 12 4.460156 5.141577 7.177730 7.177730 13 5.290277 5.068554 6.742803 6.742803 14 5.574233 3.745219 5.408872 5.574233 15 4.618122 4.796491 5.568271 5.568271 16 4.957128 4.904917 3.739419 4.957128 17 5.006405 3.974164 5.190001 5.190001 18 5.475608 4.734856 5.781379 5.781379 19 4.794981 5.272916 4.832726 5.272916 20 5.165257 6.440599 4.406399 6.440599
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