使用tidyverse循环所有行并仅识别（并保留）较高的值

Question

我正在与心理学领域的人一起工作，因素分析是该领域的典型程序。 我有一个像下面这样的数据集：

我只想保留每行中的最高值，而在丢失情况下转换所有其他值

我知道dplyr可以轻松解决此问题，但是我找不到简单的代码示例来执行此操作。

请检查下面的代码以重现此问题：

library(tidyverse)
set.seed(123)
ds <- data.frame(x1 = runif(10,min = .1,.29),x2 = runif(10,min = .1,.35), x3 = runif(10,min = .1,.38))
ds <- ds %>% mutate_all(funs(round(.,3)))

ds 

请记住，这个问题可以帮助其他有相同（或相似）问题的人。 我在询问之前进行了搜索，但在这里只找到一个比较接近的话题

非常感谢。

Answer 1

一个非常快速的答案是：

使用pmax （基地）函数进行行最大，然后mutate_all与if_else声明保留或设置为失踪

ds %>% 
  #find the row-wise maximum and store it as a column temporarily
  mutate (max = pmax(x1,x2,x3)) %>% 
  #loop through all columns and do a check whether the value equals the max
  #If Yes, then leave as is, if not then set to NA
  mutate_all( funs(if_else(. == max,max,NA_real_))) %>% 
  #remove the temporary `max` column
  select(-max)

      x1    x2    x3
1     NA    NA 0.349
2     NA    NA 0.294
3     NA    NA 0.279
4     NA    NA 0.378
5     NA    NA 0.284
6     NA 0.325    NA
7     NA    NA 0.252
8  0.270    NA    NA
9  0.205    NA    NA
10    NA 0.339    NA

Answer 2

由于这个地方非常支持我， 因此在阅读@ Lefkios-Paikousis答案后，我决定回答我自己的问题。 在现实生活中，进行因子分析时，我们得到的都是正面的结果，也有负面的结果，我们需要考虑其符号来保持最高的价值。 例如，-0.4大于0.2，则应保留第一个值。

我构建的以下代码执行我想要的。 我希望它可以帮助其他有类似问题的人。

  library(tidyverse)
  set.seed(123)
  ds <- data.frame(x1 = runif(10,min = 0.1,0.29),x2 = runif(10,min = 0.1,0.35), x3 = runif(10,min = 0.1,.38))
  ds <- ds %>% mutate_all(funs(round(.,3))) #round
  ds <- ds %>% mutate(x1 = x1*-1) #transform into negative



  ds <- ds %>% 
    rowwise() %>% #each row
     mutate(Max.Len = pmax(x1,x2,x3)) %>%  #create a var to the highest value
     mutate(Min.Len = pmin(x1,x2,x3)) %>%  #create a var to the lowests value
     mutate(keep = if_else(abs(Max.Len)>abs(Min.Len),Max.Len,Min.Len)) %>% #create a var to point out the highest value considering the sign
     mutate_all(funs(if_else(. == keep, keep, NA_real_))) %>%  #keep only the highest value mainteining the sign
     select(-c(Max.Len, Min.Len, keep)) #supress other variables

谢谢