从细胞提取物值，其中一列/行值等于列名

Question

我已经看到了这个解决方案的几个线程，但我奋力实现它们。我有带有介绍横跨上面列的东风，然后我有样本与被描述分组数据的列表。我需要提取其中的描述相匹配的列名的值。

我曾尝试使用匹配，cbind，sapply ...等不同的解决方案，但得到有关无效型（矩阵）或有重复的行名错误。

 df1
 #row   description    sample    ball   square    circle
 1      ball           1a        .78      .04      .22
 2      ball           7b3       .32      .33      .33
 3      square         aaabc     .02      .90      .05
 4      circle         ggg3      .05      .04      .90
 5      circle         44        .01      .25      .70

我的输出是：

 df2
 #row   description    sample    value
 1      ball           1a        .78      
 2      ball           7b3       .32      
 3      square         aaabc     .90      
 4      circle         ggg3      .90
 5      circle         44        .70

然后取这一步，我会再过滤它

 df2 %>%
 filter(value < .9) %>%
 select(description, sample, value)

导致：

 #row   description    sample    value
 1      ball           1a        .78      
 2      ball           7b3       .32      
 3      circle         44        .70

我知道这是一个重复的，我只是一片空白，为什么我不能得到解决与此数据集工作。

Answer 1

我们可以用一个行/列的索引来提取与“说明”列值match列名的值

m1 <- cbind(seq_len(nrow(df1)), match(df1$description, names(df1)[3:5]))
data.frame(df1[1:3], value = df1[3:5][m1])
#  description sample ball value
#1        ball     1a 0.78  0.78
#2        ball    7b3 0.32  0.32
#3      square  aaabc 0.02  0.90
#4      circle   ggg3 0.05  0.90
#5      circle     44 0.01  0.70

---

或与tidyverse

library(tidyverse)
df1 %>% 
   rowwise %>% 
   transmute(description, sample, value = get(description))
# A tibble: 5 x 3
#  description sample value
#  <chr>       <chr>  <dbl>
#1 ball        1a      0.78
#2 ball        7b3     0.32
#3 square      aaabc   0.9 
#4 circle      ggg3    0.9 
#5 circle      44      0.7 

data

df1 <- structure(list(description = c("ball", "ball", "square", "circle", 
 "circle"), sample = c("1a", "7b3", "aaabc", "ggg3", "44"), ball = c(0.78, 
 0.32, 0.02, 0.05, 0.01), square = c(0.04, 0.33, 0.9, 0.04, 0.25
 ), circle = c(0.22, 0.33, 0.05, 0.9, 0.7)), class = "data.frame", 
  row.names = c("1", 
  "2", "3", "4", "5"))

Answer 2

看来你有可能性的百分比。所以，你基本上是试图提取与发生的可能性最高，像那些3行中提取每行的最大值列。所以：

首先，我们创建一个函数来提取3列中每行最大

    funcionMax <- function(unDf) {
  numFilas <- nrow(unDf)
  vectorMax <- vector()

  for(i in 1:numFilas)
  {
    vectorMax[i]<- max(unDf[i,1],unDf[i,2],unDf[i,3])

  }
  vectorMax
}

然后，我们子集仅与3列处理，并应用新的功能：

vectorFuncionMax <- df %>% select(ball,square,circle) %>% funcionMax
cbind(df,vectorFuncionMax)

仅此而已。别客气。