如何在 R 数据框中的每一行中找到最大值？

有时候我们需要最大值，它可以帮助我们识别在哪个案例或科目中出现最大值，因此，我们可以了解研究样本或人群的极限。如果我们想在 R 数据框中的每一行中查找两个或更多列的最大值，那么可以使用 pmax 函数。

示例

考虑以下数据框 −

 实时演示

set.seed(1997)
x1<-rpois(20,5)
x2<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(x1,x2)
df1

输出

  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

  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

 实时演示

y1<-rnorm(20,5,1)
y2<-rnorm(20,5,1)
y3<-rnorm(20,5,1)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2

输出

      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

      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

Nizamuddin Siddiqui

更新于： 07-Dec-2020

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