这个问题在这里已有答案：
我对R很新，所以我希望有人可以帮助我。我的一个脚本中的输出表是下面的averagetable，显示了三个不同集群中事件Standing的不同比例：
> print(averagetable)
Group.1 Standing
1 cluster1 0.5642857
2 cluster2 0.7795848
3 cluster3 0.7922980
请注意，每次我运行脚本时，R都可以为cluster1上的值分配不同的簇名称（cluster2，cluster3或averagetable$Standing）。另一个输出可以是：
> print(averagetable)
Group.1 Standing
1 cluster1 0.7795848
2 cluster2 0.5642857
3 cluster3 0.7922980
另一方面，我的脚本生成tableresults数据帧。请在下面找到head()样本：
> head(tableresults)
ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1 19 21 28 cluster3
2 20 14 24 cluster3
3 34 35 49 cluster3
4 18 5 19 cluster2
5 23 27 35 cluster3
6 33 20 39 cluster3
我的问题很简单。我想根据三个规则改变tableresults中的数据，更改winning_cluster列中的字符串：
1）在Standing中写tableresults$wining_cluster，用Standing中具有最高averagetable值的簇名替换它。
2）在Moving/Feeding中写tableresults$wining_cluster，用Standing中具有第二高averagetable值的簇名替换它。
3）在Feeding/Moving中写tableresults$wining_cluster，用Standing中具有第三高averagetable值的簇名替换它。
换句话说，这是所需的输出：
> head(tableresults_output)
ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1 19 21 28 Standing
2 20 14 24 Standing
3 34 35 49 Standing
4 18 5 19 Moving/Feeding
5 23 27 35 Standing
6 33 20 39 Standing
请注意，拥有一个基于值的分层组件非常重要，它将根据averagetable值分配条件1）2）或3）。这不能通过使用：
averagetable$classification <- factor(x = as.character(sort(averagetable$Standing)),
labels = c('Feeding/Moving', 'Moving/Feeding','Standing'))
有了这个命令，Standing将始终链接到cluster1，Moving/Feeding到cluster2和Feeding/Moving到cluster3，当averagetable再生时，这不一定是真的。
无论如何，任何帮助表示赞赏，我希望我的问题足够有趣的论坛。
这是一个刺：
tableresults <- read.table(header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, text="
ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z winning_cluster
1 19 21 28 cluster3
2 20 14 24 cluster3
3 34 35 49 cluster3
4 18 5 19 cluster2
5 23 27 35 cluster3
6 33 20 39 cluster3")
averagetable <- read.table(header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, text="
Group.1 Standing
1 cluster1 0.5642857
2 cluster2 0.7795848
3 cluster3 0.7922980")
averagetable$x <- c("Standing", "Moving/Feeding", "Feeding/Moving")[ rank(-averagetable$Standing) ]
merge(tableresults, averagetable[,c(1,3)], by.x="winning_cluster", by.y="Group.1")
# winning_cluster ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z x
# 1 cluster2 18 5 19 Moving/Feeding
# 2 cluster3 19 21 28 Standing
# 3 cluster3 20 14 24 Standing
# 4 cluster3 34 35 49 Standing
# 5 cluster3 23 27 35 Standing
# 6 cluster3 33 20 39 Standing
只需在第一个classification创建你的data.frame然后与你的tableresults合并
averagetable$classification <- factor(x = as.character(sort(averagetable$Standing)),
labels = c('Feeding/Moving', 'Moving/Feeding', 'Standing'))
Group.1 Moving Feeding Standing classification
1: cluster1 0.08214286 0.3216518 0.5642857 Feeding/Moving
2: cluster2 0.04978355 0.1470238 0.7795848 Moving/Feeding
3: cluster3 0.03750000 0.1462121 0.7922980 Standing
merge(tableresults,
averagetable[, c('Group.1', 'classification')],
by.x = 'winning_cluster', by.y = 'Group.1', all.x = T)
winning_cluster ACTIVITY_X ACTIVITY_Y ACTIVITY_Z classification
1: cluster2 18 5 19 Moving/Feeding
2: cluster3 19 21 28 Standing
3: cluster3 20 14 24 Standing
4: cluster3 34 35 49 Standing
5: cluster3 23 27 35 Standing
6: cluster3 33 20 39 Standing