dplyr中行计算和正常计算之间的切换

我想我只有一个小问题，但我不知道如何解决它。我想计算每行的

max

值，并有一个列，其排名取决于类别

df <- data.frame(cat=rep(letters[1:5], each=5),
                 a=runif(25),
                 b=runif(25),
                 c=runif(25))

df %>%
  group_by(cat) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(MAX=max(a,b,c),
         RANK=rank(MAX))

df%
分组依据（类别）%>%
行（）
变异（MAX=MAX（a，b，c），
秩=秩（最大值））

排名始终为1，我想是因为

按行

函数调用，但不确定

是否还有一种方法可以自动使用除

cat

列以外的所有列？

---

提前谢谢

改用

pmax

：

df %>%
   group_by(cat) %>%
   mutate(MAX = pmax(a,b,c), RANK = rank(MAX))

#Source: local data frame [25 x 6]
#Groups: cat [5]
#
#      cat         a         b         c       MAX  RANK
#   (fctr)     (dbl)     (dbl)     (dbl)     (dbl) (dbl)
#1       a 0.8514743 0.4051721 0.5547097 0.8514743     3
#2       a 0.2599851 0.3559089 0.2878979 0.3559089     1
#3       a 0.1269608 0.6784622 0.1088647 0.6784622     2
#4       a 0.6764552 0.9013046 0.8811285 0.9013046     4
#5       a 0.9284667 0.3482491 0.9241917 0.9284667     5
#6       b 0.7799539 0.8811926 0.6788580 0.8811926     3
#7       b 0.8974519 0.8499074 0.1847301 0.8974519     4
#8       b 0.6819014 0.9334878 0.6150482 0.9334878     5
#9       b 0.2539325 0.1707934 0.2902184 0.2902184     1
#10      b 0.7913689 0.5555206 0.3349121 0.7913689     2
#..    ...       ...       ...       ...       ...   ...

pmax

和

pmin

返回输入值的平行最大值和最小值。这意味着，您不需要按行分组（使用

rowwise

）

小例子：

pmax(1:5, 5:1)
#[1] 5 4 3 4 5

如果您需要更大的灵活性，可以分两步进行：

df %>%
    rowwise() %>% 
    mutate(MAX = max(a,b,c)) %>% 
    group_by(cat) %>% 
    mutate(RANK = rank(MAX))

但对于所描述的示例，

pmax

显然是更好的方法

另一个选项是使用

rowMeans

：

df %>% 
    mutate(MAX = rowMeans(.[c('a','b','c')])) %>% 
    group_by(cat) %>% 
    mutate(RANK = rank(MAX))

如果不想手动指定列名，可以使用

do.call

并排除第一列：

df %>% mutate(MAX = do.call(pmax, .[-1]))

---

你能解释一下吗？我基本上用

mean

做了同样的尝试，并对平均值进行了排名。。。我想没有

pmean

？！谢谢你的补充意见。有没有办法自动获取列名？我尝试了

pmax（names（df）[-1]）

但这似乎不起作用。请参阅

帮助（“which.max”）

@drmariod，查看我的最后一点回答谢谢，这很有帮助！最后，我的情况有所不同，因为我使用了

data.table

而不是

data.frame

，但我让它工作了。谢谢