R 对列进行排序，并将得分最高的列放在第一位，依此类推

假设我有一个非常大的data.frame，它包含每列的分数

例如：

MA0001.1 AGL3 MA0003.1 TFAP2A MA0004.1 Arnt  MA0005.1 AG   MA0006.1 Arnt::Ahr
7.789524e-09  0.4012127249    3.771518e-03   1.892011e-06  0.002733200
5.032498e-07  0.0001873801    9.947449e-05   3.284222e-05  0.001367041
1.194487e-06  0.0009357406    6.943634e-05   1.589373e-05  0.002551519
4.833494e-06  0.0150703600    1.003488e-04   1.197928e-03  0.001431416
6.865040e-05  0.0000732607    3.857193e-04   5.388744e-03  0.001363706

R数据帧：

testfr<-structure(list(`MA0001.1 AGL3` = c(7.78952366977488e-09, 5.03249791215203e-07, 
1.19448739380034e-06, 4.83349413748598e-06, 6.86504034402563e-05
), `MA0003.1 TFAP2A` = c(0.401212724871542, 0.000187380067026448, 
0.000935740631438077, 0.0150703600158589, 7.32607018758816e-05
), `MA0004.1 Arnt` = c(0.00377151826447817, 9.94744903768433e-05, 
6.94363387424972e-05, 0.000100348764966112, 0.00038571926458373
), `MA0005.1 AG` = c(1.89201084302835e-06, 3.2842217133538e-05, 
1.58937284554136e-05, 0.00119792816070882, 0.00538874414923338
), `MA0006.1 Arnt::Ahr` = c(0.00273319966783363, 0.00136704060025893, 
0.00255151921946167, 0.00143141576426544, 0.00136370552325235
)), .Names = c("MA0001.1 AGL3", "MA0003.1 TFAP2A", "MA0004.1 Arnt", 
"MA0005.1 AG", "MA0006.1 Arnt::Ahr"), class = "data.frame", row.names = c(4L, 
2L, 5L, 1L, 3L))

testfr这个怎么样

> testfr[rev(order(sapply(testfr, max, na.rm = TRUE)))]

细分：

sapply(test.fr, max, na.rm = TRUE) # get max of each column (after removing NA)
order(.) # get the order of these values in increasing order
rev(.)   # get the reverse order so that highest value index stays first
testfr[.] # get the columns in this order back

为了可读性，我会使用
apply

testfr[order(apply(testfr, 2, max, na.rm = TRUE),decreasing=T)]

我在这里为每个边距、列应用max，然后按降序对列进行排序。
nice chaining of functions:）@Arun确实是nice chaining of functions。但当将其应用于测试数据集时，我仍然认为输出是不正确的。因为列的最大值不会改变。并且旧框架列.names的顺序与新框架相同，只对值进行了排序，而不对columns@SanderVanderZeeuw，您的data.frame中有
NA
值吗？@SanderVanderZeeuw，现在试试。在
]
之前有一个
，
，这就是问题所在。我还确保解释了
NA
值。@Arun谢谢你的修复和解释，我将你的答案标记为正确答案！但在“应用”之前，它会在内部转换为矩阵。我不明白为什么要使用
apply
。。。感谢您按顺序选择
discreating=TRUE
。@agstudy感谢您的另一个选项！我来看看。但是阿伦是第一个，所以我会接受他的答案。你能给我解释一下你为什么选择降价吗？因为我想选择最高的scores@Arun我认为这里有一个data.frame而不是列表，所以使用
apply
对我来说是很自然的。@SanderVanderZeeuw
discreating=TRUE
表示从高到低的值。因为你想要最高的分数。@agstudy这样做：
df
testfr[order(apply(testfr, 2, max, na.rm = TRUE),decreasing=T)]