r - 计算 df 中每个元素的百分比值(基于最大值)；但是在指定的列中

Question

没有复杂的解释，让我们创建一个小的示例数据框:

A <- c(1,2,3,4)
B <- c(3,4,5,7)
C <- c(3,4,7,3)
D <- c(8,3,2,4)
df <- data.frame(A,B,C,D)

> df
  A B C D
1 1 3 3 8
2 2 4 4 3
3 3 5 7 2
4 4 7 3 4

我想使用 apply 函数计算 A、B 和 C 列中的百分比值。基于每行最大值的百分比值，换句话说:

%_to_be_calculated <- df[i,j] * 100 / max(df[i,1:3])

j 列 A, B 或 C 的索引； i 表中的后续行。

期望的输出:

  A     B       C       D
1 33.33 100     100     8
2 50    100     100     3
3 42.85 71.42   100     2
4 57.14 100     42.85   4

我的解决方案:

apply(df,1,function(i) lapply(i[1:3],function(j) j*100/max(i[1:3])))

它有效，但它返回列表的列表...我想要一个漂亮的 df，你能给我一个线索如何替换当前 df 中的值吗？

谢谢。

Answer 1

有多种方法可以做到这一点。

正常的应用方式:

df[1:3] <- t(apply(df[1:3], 1, function(x) x/max(x) * 100))
df

#         A         B         C D
#1 33.33333 100.00000 100.00000 8
#2 50.00000 100.00000 100.00000 3
#3 42.85714  71.42857 100.00000 2
#4 57.14286 100.00000  42.85714 4

也可以通过以下方式完成:

df[1:3] <- df[1:3] * 100/apply(df[1:3], 1, max)

---

更快的方法是使用 do.call 和 pmax

df[1:3] <- df[1:3] * 100 /do.call(pmax, df[1:3])