基於列索引的data.frame數據處理

Question

我有一個data.frame如下

A <- sample(1:10,5)
B <- sample(11:20, 5)
C <- sample(21:30, 5)
index <- sample(1:3,5, replace=TRUE)
data <- data.frame(A,B,C,index)

> data
   A  B  C index
1  9 17 30     3
2 10 15 26     2
3  2 19 23     2
4  3 13 29     2
5  8 12 25     2

我想要的輸出是

> data$output <- c(30,15,19,13,12)
> data
   A  B  C index output
1  9 17 30     3     30
2 10 15 26     2     15
3  2 19 23     2     19
4  3 13 29     2     13
5  8 12 25     2     12

這個想法是索引指示我要提取的列數。 例如對於第二行，索引為2，則輸出應為B：15。

Answer 1

避免使用例如循環的巧妙方法是使用矩陣來對數據幀進行子集化。 首先生成一個矩陣，該矩陣指定要提取的“單元”：

m<-matrix(ncol=2, data=c(as.numeric(rownames(data)), data$index))

現在矩陣m必須具有列，第一個用於數據幀的行索引，第二個用於數據幀的列索引。 請注意，如果行名不是按升序排列，則可能需要相應地調整as.numeric(rownames(data))部分。 但是此解決方案適用於示例數據。

然后使用此矩陣簡單地將數據幀設置為子集：

data[m]

應該產生正確的結果。 然后可以將其分配給數據框的輸出列：

data$output<-data[m]

這記錄在[運算符的幫助文件中。 參見?"[" ，特別注意“當用[單個參數索引數組索引時，我可以是一個矩陣，其列數與x的維數相同；然后，結果是一個向量，其中每個元素對應於索引集一排。”。

Answer 2

data.table方法（應該更有效）

library(data.table)
setDT(data)[, output := .SD[, index, with = F], by = index]

#     A  B  C index output
# 1:  9 17 30     3     30
# 2: 10 15 26     2     15
# 3:  2 19 23     2     19
# 4:  3 13 29     2     13
# 5:  8 12 25     2     12

Answer 3

要么，

data$output <- t(data[,-4])[data$index+(0:4)*3] #0:4 denotes 1-(1:nrow(data)); 
                       #3 is ncol(data[,-4])
data$output 
#[1] 30 15 19 13 12