r - 统计每行第一个0的位置

Question

我有一个看起来像这样的数据集:

set.seed(999)
col1 = sample.int(10, 10)
col2 = sample.int(10, 10)
col3 = sample.int(10, 10)
col4 = sample.int(10, 10)
col5 = sample.int(10, 10)

col_data = data.frame(col1, col2, col3, col4, col5)

  col1 col2 col3 col4 col5
1     4    8    3    9    8
2     7    5    9    7   10
3     1    7    7    8    2
4     6    6    5    5    4
5     8   10    8    3    7
6     2    3    1    2    6
7     5    9    2    1    1
8    10    2    4    4    3
9     9    1   10    6    9
10    3    4    6   10    5

我想在此数据集中创建新列:

• 找出每行中第一个“9”的位置(即列号)
• 找出每行中第一个“7”的位置(即列号)
• 找出每行第一个“1”的位置(即列号)
• 找出每行中第一个“10”的位置(即列号)
• 找出每行中第一个“4”的位置(即列号)

我认为如果数据是矩阵，然后将其转换回数据框，这样做可能会更容易:

col_d = as.matrix(col_data)


first_4 = apply(col_d == 9, 1, which.max)
first_7 = apply(col_d == 7, 1, which.max)
first_1 = apply(col_d == 1, 1, which.max)
first_10 = apply(col_d == 10, 1, which.max)
first_4 = apply(col_d == 4, 1, which.max)

final = cbind(col_data, first_4, first_7, first_1, first_10, first_4)

但这似乎不起作用:

   col1 col2 col3 col4 col5 first_4 first_7 first_1 first_10 first_4
1     4    8    3    9    8       1       1       1        1       1
2     7    5    9    7   10       1       1       1        5       1
3     1    7    7    8    2       1       2       1        1       1
4     6    6    5    5    4       5       1       1        1       5
5     8   10    8    3    7       1       5       1        2       1
6     2    3    1    2    6       1       1       3        1       1
7     5    9    2    1    1       1       1       4        1       1
8    10    2    4    4    3       3       1       1        1       3
9     9    1   10    6    9       1       1       2        3       1
10    3    4    6   10    5       2       1       1        4       2

例如:第一行没有10——但是“first_10”的值为1

• 有没有办法解决这个错误？

谢谢!

Answer 1

怎么样

apply(col_data == 7, 1, function(x) {ifelse(sum(x)==0, NA, which.max(x))})
[1] NA  1  2 NA  5 NA NA NA NA NA

apply(col_data == 10, 1, function(x) {ifelse(sum(x)==0, NA, which.max(x))})
[1] NA  5 NA NA  2 NA NA  1  3  4

你可以随意更改 NA，这意味着没有那个数字(即 7 或 10)

获得第二个

apply(col_data == 7, 1, function(x) {ifelse(sum(x)==0, NA, which(x)[2])})

得到最后一个

apply(col_data == 7, 1, function(x) {ifelse(sum(x)==0, NA, dplyr::last(which(x)))})