按列划分的数据子集，在R中具有等效值

我遇到了一个问题，即如何根据一个条件对数据进行子集划分，其中一行对列变量的观察值等于同一行中不同列变量的观察值

我正在处理的例子是选举中的投票

library(dplyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(matrixStats)

Candidate1Votes <- c(45, 18, 34)
Candidate2Votes <- c(43, 52, 33)
Candidate3Votes <- c(12, 30, 33)
Precinct <- c(1, 2, 3)
election.matrix <- cbind(Precinct, Candidate1Votes, Candidate2Votes,
                           Candidate3Votes)

我想知道哪个候选人在每个选区赢得最多的选票（因此我生成了行最大值）：

我已将其转换为数据帧以供进一步使用：

election.df <- as.data.frame(election.matrix)

---

election.df作为Duck评论中解决方案的替代方案，您可以使用dplyr，如下所示：

library(dplyr)

election.df <- tibble(precint = c(1, 2, 3),
                      Candiate1 = c(45, 18, 34),
                      Candiate2 = c(43, 52, 33),
                      Candiate3 = c(12, 30, 33),
                      PrecintWinners = c(45, 52, 34))

election.df %>%
  filter(Candiate1 == PrecintWinners)


#   precint Candiate1 Candiate2 Candiate3 PrecintWinners
#     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>          <dbl>
# 1       1        45        43        12             45
# 2       3        34        33        33             34


库（dplyr）
选举：1.df%
过滤器（Candiate1==获奖者）
#选区冠军1选区冠军2选区冠军3选区冠军
#                              
# 1       1        45        43        12             45
# 2       3        34        33        33             34
作为Duck评论中解决方案的替代方案，您可以使用dplyr，如下所示：

library(dplyr)

election.df <- tibble(precint = c(1, 2, 3),
                      Candiate1 = c(45, 18, 34),
                      Candiate2 = c(43, 52, 33),
                      Candiate3 = c(12, 30, 33),
                      PrecintWinners = c(45, 52, 34))

election.df %>%
  filter(Candiate1 == PrecintWinners)


#   precint Candiate1 Candiate2 Candiate3 PrecintWinners
#     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>          <dbl>
# 1       1        45        43        12             45
# 2       3        34        33        33             34


库（dplyr）
选举：1.df%
过滤器（Candiate1==获奖者）
#选区冠军1选区冠军2选区冠军3选区冠军
#                              
# 1       1        45        43        12             45
# 2       3        34        33        33             34
库（dplyr）
election.df
库（dplyr）
election.df
subset（election.df，Candidate1==选区Twinners）
subset（election.df，Candidate1==选区Twinners）
此操作将不会运行。不支持tibble（）。您可以通过添加
library（dplyr）
或
library（tibble）
来解决此问题。您是对的，我运行了您的回复以查看其是否有效，并且我已预加载了库。此操作将不会运行。不支持tibble（）。您可以通过添加
library（dplyr）
或
library（tibble）
来解决此问题。您是对的，我运行了您的回复以查看其是否有效，并已预加载了库
election.df <- as.data.frame(election.matrix)

library(dplyr)

election.df <- tibble(precint = c(1, 2, 3),
                      Candiate1 = c(45, 18, 34),
                      Candiate2 = c(43, 52, 33),
                      Candiate3 = c(12, 30, 33),
                      PrecintWinners = c(45, 52, 34))

election.df %>%
  filter(Candiate1 == PrecintWinners)


#   precint Candiate1 Candiate2 Candiate3 PrecintWinners
#     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>          <dbl>
# 1       1        45        43        12             45
# 2       3        34        33        33             34


library(dplyr)

election.df <- tibble(precint = c(1, 2, 3),
                      Candiate1 = c(45, 18, 34),
                      Candiate2 = c(43, 52, 33),
                      Candiate3 = c(12, 30, 33),
                      PrecintWinners = c(45, 52, 34))

election = election.df[election.df$Candiate1 == election.df$PrecintWinners,]