如何解决R：将最大n行加到一列中
df <- tibble(trans_id = c(1:5),name = c('A','B','C','D','E'),Yr2020 = c(100,200,300,400,500),Yr2019 = c(10,20,30,40,50),Yr2018 = c(1,2,3,4,5),Yr2017 = c(1000,2000,3000,4000,5000),Yr2016 = c(20,50,60),Yr2015 = c(200,500,600),Yr2014 = c(2000,5000,6000))
# A tibble: 5 x 9
trans_id name Yr2020 Yr2019 Yr2018 Yr2017 Yr2016 Yr2015 Yr2014
<int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 A 100 10 1 1000 20 200 2000
2 2 B 200 20 2 2000 30 300 3000
3 3 C 300 30 3 3000 40 400 4000
4 4 D 400 40 4 4000 50 500 5000
5 5 E 500 50 5 5000 60 600 6000
我要对Yr2019-Yr2014加Yr2020的行中最大的4个数字求和。
预期结果：
# A tibble: 5 x 3
trans_id name Top5
<int> <chr> <dbl>
1 1 A 3320
2 2 B 5530
3 3 C 7740
4 4 D 9950
5 5 E 12160
我通常在Excel中使用SUM和LARGE函数来执行此操作，但是我试图加快一些手动任务的速度。
解决方法
dplyr：
df %>% rowwise() %>%
mutate(top5 = Yr2020 + sum(sort(across(Yr2018:Yr2014),decreasing = T)[1:4]))
您可以尝试这种base R方法：
#Code
#Detect vars
index <- which(grepl(paste0(2014:2019,collapse = '|'),names(df)))
#Compute
df$Var <- apply(df[,index],1,function(x) sum(sort(x,decreasing =T)[1:4]))+df[['Yr2020']]
输出：
# A tibble: 5 x 10
trans_id name Yr2020 Yr2019 Yr2018 Yr2017 Yr2016 Yr2015 Yr2014 Var
<int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 A 100 10 1 1000 20 200 2000 3320
2 2 B 200 20 2 2000 30 300 3000 5530
3 3 C 300 30 3 3000 40 400 4000 7740
4 4 D 400 40 4 4000 50 500 5000 9950
5 5 E 500 50 5 5000 60 600 6000 12160
或使用dplyr的{{1}}版本：
c_across()输出：
library(dplyr)
#Code
df %>% rowwise(trans_id) %>%
mutate(Sum=sum(head(sort(c_across(Yr2019:Yr2014),decreasing = T),4))+Yr2020)
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