Pour chaque ligne, renvoyez le nom de colonne de la plus grande valeur

J'ai une liste d'employés et j'ai besoin de savoir dans quel département ils travaillent le plus souvent. Il est simple de classer l'ID d'employé par rapport au nom du service, mais il est plus difficile de renvoyer le nom du service, plutôt que le nombre de comptes de liste, à partir de la table de fréquence. Un exemple simple ci-dessous (noms de colonnes = départements, noms de lignes = identifiants d'employés).

DF <- matrix(sample(1:9,9),ncol=3,nrow=3)
DF <- as.data.frame.matrix(DF)
> DF
  V1 V2 V3
1  2  7  9
2  8  3  6
3  1  5  4

Maintenant comment puis-je obtenir

> DF2
  RE
1 V3
2 V1
3 V2

Une option utilisant vos données (pour référence future, utilisez set.seed()pour faire des exemples en utilisant samplereproductible):

DF <- data.frame(V1=c(2,8,1),V2=c(7,3,5),V3=c(9,6,4))

colnames(DF)[apply(DF,1,which.max)]
[1] "V3" "V1" "V2"

Une solution plus rapide que l'utilisation applypourrait être max.col:

colnames(DF)[max.col(DF,ties.method="first")]
#[1] "V3" "V1" "V2"

... où ties.methodpeut être l'un des "random" "first"ou"last"

Cela pose bien sûr des problèmes si vous avez deux colonnes égales au maximum. Je ne suis pas sûr de ce que vous voulez faire dans ce cas car vous aurez plus d'un résultat pour certaines lignes. Par exemple:

DF <- data.frame(V1=c(2,8,1),V2=c(7,3,5),V3=c(7,6,4))
apply(DF,1,function(x) which(x==max(x)))

[[1]]
V2 V3 
 2  3 

[[2]]
V1 
 1 

[[3]]
V2 
 2 

Si vous êtes intéressé par une data.tablesolution, en voici une. C'est un peu délicat car vous préférez obtenir l'id pour le premier maximum. C'est beaucoup plus facile si vous préférez le dernier maximum. Néanmoins, ce n'est pas si compliqué et c'est rapide!

Ici, j'ai généré des données de vos dimensions (26746 * 18).

Les données

set.seed(45)
DF <- data.frame(matrix(sample(10, 26746*18, TRUE), ncol=18))

data.table répondre:

require(data.table)
DT <- data.table(value=unlist(DF, use.names=FALSE), 
            colid = 1:nrow(DF), rowid = rep(names(DF), each=nrow(DF)))
setkey(DT, colid, value)
t1 <- DT[J(unique(colid), DT[J(unique(colid)), value, mult="last"]), rowid, mult="first"]

Analyse comparative:

# data.table solution
system.time({
DT <- data.table(value=unlist(DF, use.names=FALSE), 
            colid = 1:nrow(DF), rowid = rep(names(DF), each=nrow(DF)))
setkey(DT, colid, value)
t1 <- DT[J(unique(colid), DT[J(unique(colid)), value, mult="last"]), rowid, mult="first"]
})
#   user  system elapsed 
#  0.174   0.029   0.227 

# apply solution from @thelatemail
system.time(t2 <- colnames(DF)[apply(DF,1,which.max)])
#   user  system elapsed 
#  2.322   0.036   2.602 

identical(t1, t2)
# [1] TRUE

C'est environ 11 fois plus rapide sur les données de ces dimensions et data.tableévolue assez bien aussi.

Edit: si l'un des identifiants max est correct, alors:

DT <- data.table(value=unlist(DF, use.names=FALSE), 
            colid = 1:nrow(DF), rowid = rep(names(DF), each=nrow(DF)))
setkey(DT, colid, value)
t1 <- DT[J(unique(colid)), rowid, mult="last"]

Une solution pourrait être de remodeler la date de large à long en plaçant tous les départements dans une colonne et en comptant dans une autre, en les regroupant par identifiant d'employeur (dans ce cas, le numéro de ligne), puis en filtrant sur le (s) département (s) avec le Valeur max. Il existe également plusieurs options pour gérer les liens avec cette approche.

library(tidyverse)

# sample data frame with a tie
df <- data_frame(V1=c(2,8,1),V2=c(7,3,5),V3=c(9,6,5))

# If you aren't worried about ties:  
df %>% 
  rownames_to_column('id') %>%  # creates an ID number
  gather(dept, cnt, V1:V3) %>% 
  group_by(id) %>% 
  slice(which.max(cnt)) 

# A tibble: 3 x 3
# Groups:   id [3]
  id    dept    cnt
  <chr> <chr> <dbl>
1 1     V3       9.
2 2     V1       8.
3 3     V2       5.


# If you're worried about keeping ties:
df %>% 
  rownames_to_column('id') %>%
  gather(dept, cnt, V1:V3) %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(cnt == max(cnt)) %>% # top_n(cnt, n = 1) also works
  arrange(id)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   id [3]
  id    dept    cnt
  <chr> <chr> <dbl>
1 1     V3       9.
2 2     V1       8.
3 3     V2       5.
4 3     V3       5.


# If you're worried about ties, but only want a certain department, you could use rank() and choose 'first' or 'last'
df %>% 
  rownames_to_column('id') %>%
  gather(dept, cnt, V1:V3) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(dept_rank  = rank(-cnt, ties.method = "first")) %>% # or 'last'
  filter(dept_rank == 1) %>% 
  select(-dept_rank) 

# A tibble: 3 x 3
# Groups:   id [3]
  id    dept    cnt
  <chr> <chr> <dbl>
1 2     V1       8.
2 3     V2       5.
3 1     V3       9.

# if you wanted to keep the original wide data frame
df %>% 
  rownames_to_column('id') %>%
  left_join(
    df %>% 
      rownames_to_column('id') %>%
      gather(max_dept, max_cnt, V1:V3) %>% 
      group_by(id) %>% 
      slice(which.max(max_cnt)), 
    by = 'id'
  )

# A tibble: 3 x 6
  id       V1    V2    V3 max_dept max_cnt
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>      <dbl>
1 1        2.    7.    9. V3            9.
2 2        8.    3.    6. V1            8.
3 3        1.    5.    5. V2            5.

Sur la base des suggestions ci-dessus, la data.tablesolution suivante a fonctionné très rapidement pour moi:

library(data.table)

set.seed(45)
DT <- data.table(matrix(sample(10, 10^7, TRUE), ncol=10))

system.time(
  DT[, col_max := colnames(.SD)[max.col(.SD, ties.method = "first")]]
)
#>    user  system elapsed 
#>    0.15    0.06    0.21
DT[]
#>          V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 col_max
#>       1:  7  4  1  2  3  7  6  6  6   1      V1
#>       2:  4  6  9 10  6  2  7  7  1   3      V4
#>       3:  3  4  9  8  9  9  8  8  6   7      V3
#>       4:  4  8  8  9  7  5  9  2  7   1      V4
#>       5:  4  3  9 10  2  7  9  6  6   9      V4
#>      ---                                       
#>  999996:  4  6 10  5  4  7  3  8  2   8      V3
#>  999997:  8  7  6  6  3 10  2  3 10   1      V6
#>  999998:  2  3  2  7  4  7  5  2  7   3      V4
#>  999999:  8 10  3  2  3  4  5  1  1   4      V2
#> 1000000: 10  4  2  6  6  2  8  4  7   4      V1

Et vient également avec l'avantage de pouvoir toujours spécifier les colonnes à .SDprendre en compte en les mentionnant dans .SDcols:

DT[, MAX2 := colnames(.SD)[max.col(.SD, ties.method="first")], .SDcols = c("V9", "V10")]

Au cas où nous aurions besoin du nom de colonne de la plus petite valeur, comme suggéré par @lwshang, il suffit d'utiliser -.SD:

DT[, col_min := colnames(.SD)[max.col(-.SD, ties.method = "first")]]

Une dplyrsolution:

Idée:

• ajouter des rowids en tant que colonne
• remodeler au format long
• filtre pour max dans chaque groupe

Code:

DF = data.frame(V1=c(2,8,1),V2=c(7,3,5),V3=c(9,6,4))
DF %>% 
  rownames_to_column() %>%
  gather(column, value, -rowname) %>%
  group_by(rowname) %>% 
  filter(rank(-value) == 1) 

Résultat:

# A tibble: 3 x 3
# Groups:   rowname [3]
  rowname column value
  <chr>   <chr>  <dbl>
1 2       V1         8
2 3       V2         5
3 1       V3         9

Cette approche peut être facilement étendue pour obtenir les ncolonnes du haut . Exemple pour n=2:

DF %>% 
  rownames_to_column() %>%
  gather(column, value, -rowname) %>%
  group_by(rowname) %>% 
  mutate(rk = rank(-value)) %>%
  filter(rk <= 2) %>% 
  arrange(rowname, rk) 

Résultat:

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   rowname [3]
  rowname column value    rk
  <chr>   <chr>  <dbl> <dbl>
1 1       V3         9     1
2 1       V2         7     2
3 2       V1         8     1
4 2       V3         6     2
5 3       V2         5     1
6 3       V3         4     2

Une simple forboucle peut également être pratique:

> df<-data.frame(V1=c(2,8,1),V2=c(7,3,5),V3=c(9,6,4))
> df
  V1 V2 V3
1  2  7  9
2  8  3  6
3  1  5  4
> df2<-data.frame()
> for (i in 1:nrow(df)){
+   df2[i,1]<-colnames(df[which.max(df[i,])])
+ }
> df2
  V1
1 V3
2 V1
3 V2

Une option dplyr 1.0.0pourrait être:

DF %>%
 rowwise() %>%
 mutate(row_max = names(.)[which.max(c_across(everything()))])

     V1    V2    V3 row_max
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  
1     2     7     9 V3     
2     8     3     6 V1     
3     1     5     4 V2     

Exemple de données:

DF <- structure(list(V1 = c(2, 8, 1), V2 = c(7, 3, 5), V3 = c(9, 6, 
4)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

Voici une réponse qui fonctionne avec data.table et qui est plus simple. Cela suppose que votre data.table est nommé yourDF:

j1 <- max.col(yourDF[, .(V1, V2, V3, V4)], "first")
yourDF$newCol <- c("V1", "V2", "V3", "V4")[j1]

Remplacez ("V1", "V2", "V3", "V4")et (V1, V2, V3, V4)par vos noms de colonnes