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