如何解决如何基于R 数据
我有一个看起来像这样的数据框：
ID | One | Two | Three
A 0.6 0.4 0.2
B 0.2 0.32 0.12
C 0.1 0.24 0.14
D 0.62 0.12 0.19
我想做的是基于每个ID的平均值，每个ID的最小值，然后是最后一列调用与该最小值相关联的关联列标题（名称）的三个新字段。
输出看起来像这样：
ID | One | Two | Three | Avg | Min | Min Header
A 0.6 0.4 0.2 0.4 0.2 Three
B 0.2 0.32 0.12 0.21 0.12 Three
C 0.1 0.24 0.14 0.16 0.1 One
D 0.62 0.12 0.19 0.31 0.12 Two
我目前正在使用group_by（ID）％>％summarise（avg = col1 + col2 + col3 / 3，min = pmin（col1，col2，col3）创建新的数据帧，但idk如何将列标题提取为我的group_by'％>％'方法中的一个新列。
非常感谢任何帮助！
解决方法
这里是dplyr的一个选项，在将数字值更改为负数后，我们基于每一行的max.col索引获取'MinHeader'，然后使用rowMeans和{ {1}}以获取每行pmin和mean
min-输出
library(dplyr)
library(purrr)
df1 %>%
mutate(MinHeader = names(.)[-1][max.col(-.[-1])],Avg = rowMeans(.[2:4],na.rm = TRUE),Min = invoke(pmin,.[2:4]))
数据
# ID One Two Three MinHeader Avg Min
#1 A 0.60 0.40 0.20 Three 0.4000000 0.20
#2 B 0.20 0.32 0.12 Three 0.2133333 0.12
#3 C 0.10 0.24 0.14 One 0.1600000 0.10
#4 D 0.62 0.12 0.19 Two 0.3100000 0.12
如果您使用的是dplyr 1.0.0或更高版本，则可以将rowwise与c_across结合使用：
library(dplyr)
df %>%
rowwise() %>%
mutate(Avg = mean(c_across(One:Three),Min = min(c_across(One:Three),Min_header = names(.)[-1][which.min(c_across(One:Three))])
# ID One Two Three Avg Min Min_header
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#1 A 0.6 0.4 0.2 0.4 0.2 Three
#2 B 0.2 0.32 0.12 0.213 0.12 Three
#3 C 0.1 0.24 0.14 0.16 0.1 One
#4 D 0.62 0.12 0.19 0.31 0.12 Two
这是另一种dplyr方法
library(dplyr)
df %>%
mutate(
mat = as.matrix(across(One:Three)),# create a temporary matrix that only contains columns One to Three
mincol = max.col(-mat),Avg = rowMeans(mat,Min = mat[cbind(1:n(),mincol)],MinHeader = colnames(mat)[mincol],mat = NULL,mincol = NULL
)
输出
ID One Two Three Avg Min MinHeader
1 A 0.60 0.40 0.20 0.4000000 0.20 Three
2 B 0.20 0.32 0.12 0.2133333 0.12 Three
3 C 0.10 0.24 0.14 0.1600000 0.10 One
4 D 0.62 0.12 0.19 0.3100000 0.12 Two
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