如何從數據框中的多個列中查找最常用的值

Question

我的數據框如下：

S A B C D E 
1 N N N N N
2 N Y Y N N
3 Y N Y N N
4 Y N Y Y Y

我在哪里需要創建一個新列F，其中包含多列A，B，C，D和E中出現次數最多的字符？

輸出應如下所示：

 S A B C D E F
 1 N N N N N N
 2 N Y Y N N N
 3 Y N Y N N N
 4 Y N Y Y Y Y

Answer 1

我們可以創建一個Mode函數並應用於行

df1$F <- apply(df1[-1], 1, Mode)
df1
#  S A B C D E F
#1 1 N N N N N N
#2 2 N Y Y N N N
#3 3 Y N Y N N N
#4 4 Y N Y Y Y Y

---

或者另一個選擇是

df1$F <- c('N', 'Y')[max.col(table(c(row(df1[-1])), unlist(df1[-1])), 'first')]

哪里

Mode <- function(x) {
 ux <- unique(x)
 ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

---

或者使用tidyverse

library(tidyverse)
df1 %>% 
    mutate(F = pmap_chr(.[-1], ~ Mode(c(...))))

---

或者另一個選擇是

gather(df1, key, F, - S) %>% 
     group_by(S, F) %>% 
     summarise(n = n()) %>% 
     slice(which.max(n)) %>% 
     ungroup %>% 
     dplyr::select(F) %>% 
     bind_cols(df1, .)

---

或者我們轉置數據集，按每列應用Mode ，然后將輸出作為新列綁定到原始數​​據集

t(df1[-1]) %>%
   as.data.frame %>% 
   summarise_all(Mode) %>% 
   unlist %>%
   bind_cols(df1, F = .)

---

或者是data.table的選項

library(data.table)
setDT(df1)[,  F := names(which.max(table(unlist(.SD)))), S][]

注意：這些是一般方法，而不僅僅是檢查單個案例

---

如果我們需要一個有效的方法，沒有任何ifelse ，我們也可以這樣做

df1$F <- c("Y", "N")[(rowSums(df1[-1] == "N") > 2) + 1]
df1$F
#[1] "N" "N" "N" "Y"

或者使用Reduce

c("Y", "N")[(Reduce(`+`, lapply(df1[-1], `==`, "N")) > 2) + 1]

或者另一種方法是

c("Y", "N")[(str_count(do.call(paste0, df1[-1]), "N") > 2) + 1]

數據

df1 <- structure(list(S = 1:4, A = c("N", "N", "Y", "Y"), B = c("N", 
"Y", "N", "N"), C = c("N", "Y", "Y", "Y"), D = c("N", "N", "N", 
"Y"), E = c("N", "N", "N", "Y")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 2

一個dplyr可能是：

df %>%
 mutate(F = ifelse(rowSums(.[2:length(.)] == "N") > 2, "N", "Y"))

  S A B C D E F
1 1 N N N N N N
2 2 N Y Y N N N
3 3 Y N Y N N N
4 4 Y N Y Y Y Y

它假設只有N和Y值，並且列數為5。

正如@Sotos所說，它可以很容易地重寫為base R形式：

df$F <- ifelse(rowSums(df[2:length(df)] == "N") > 2, "N", "Y")

或者沒有關於列數的假設（基於@TinglTanglBob）：

df %>%
 mutate(F = ifelse(rowMeans(.[2:length(.)] == "N") > 0.5, "N", "Y"))

與基數R相同：

df$F <- ifelse(rowMeans(df[2:length(df)] == "N") > 0.5, "N", "Y")

Answer 3

一個替代方案，略有不同：

x$F <- unlist(do.call(Map, c(function(...) names(sort(-table(c(...)), partial=1)[1]), x[,-1])))
x
#   S A B C D E F
# 1 1 N N N N N N
# 2 2 N Y Y N N N
# 3 3 Y N Y N N N
# 4 4 Y N Y Y Y Y

也許我現在只是想制作模糊的代碼......

我意識到這可能比絕對必要更普遍。 無論行之間存在多少不同的東西，這都會找到最常見的“事物”。

sort(..., partial=1)在第一次傳遞后停止排序。

Answer 4

要么：

d <- read.table(text ="S A B C D E 
1 N N N N N
2 N Y Y N N
3 Y N Y N N
4 Y N Y Y Y", header = TRUE, row.names = 1, stringsAsFactors = FALSE)

d$F <- with(
  stack(data.frame(t(as.matrix(d)), stringsAsFactors = FALSE)),
  tapply(values, ind, function(x) names(sort(table(x), decreasing = TRUE)[1])))
d

#A B C D E F
#1 N N N N N N
#2 N Y Y N N N
#3 Y N Y N N N
#4 Y N Y Y Y Y