R：应用删除列的族作为函数的一部分答案

【问题标题】：R: Apply family that deletes columns as part of the functionR：应用删除列的族作为函数的一部分
【发布时间】：2016-06-01 19:50:59
【问题描述】：

我正在尝试遍历矩阵中的每一行，找到具有最小值的列和列名，然后在使用该列后删除该列，以便计算新的最小值。正确答案应该是这样的：

result
1/1   50
2/2   61
3/3   72
4/4   83

Test_Matrix <- matrix(c(50:149), ncol = 10 , byrow=FALSE)
 Names <- c(1:10)
 colnames(Test_Matrix) <- Names
 rownames(Test_Matrix) <- Names


result <- t(sapply(seq(nrow(Test_Matrix)), function(i) {
  j <- which.min(Test_Matrix[i,])
  c(paste(rownames(Test_Matrix)[i], colnames(Test_Matrix)[j], sep='/'), Test_Matrix[i,j])
  drops <- colnames(Test_Matrix)[j]
  Test_Matrix[ , !(names(Test_Matrix) %in% drops)]
}))
result

第二个问题是我想在迭代期间选择行的顺序，以便它选择转到与列名同名的下一行。例如，如果最小值的列名为 5，则将删除第 5 列，然后计算名为 5 的行的最小值。

想知道这是否可行，以及这些计算是否需要循环。

作为新的 R 用户，我感谢任何帮助。谢谢！

【问题讨论】：

标签： r loops sapply

【解决方案1】：

对于您问题的第一部分：

Test_Matrix <- matrix(c(50:149), ncol = 10 , byrow=FALSE)
Names <- c(1:10)
colnames(Test_Matrix) <- Names
rownames(Test_Matrix) <- Names

result <- matrix(nrow=0, ncol=2)

for (i in 1:nrow(Test_Matrix)) {
  Test_Matrix <- as.matrix(Test_Matrix) #when Test_Matrix has only 1 column R converts it into a vector
  j <- which.min(Test_Matrix[i, ])
  result <- rbind(result, c(paste(rownames(Test_Matrix)[i], 
                                  colnames(Test_Matrix)[j], sep='/'), 
                            as.numeric(Test_Matrix[i,j])))
  Test_Matrix <- Test_Matrix[, -j] #remove column j
}

result
##      [,1]  [,2] 
## [1,] "1/1" "50" 
## [2,] "2/2" "61" 
## [3,] "3/3" "72" 
## [4,] "4/4" "83" 
## [5,] "5/5" "94" 
## [6,] "6/6" "105"
## [7,] "7/7" "116"
## [8,] "8/8" "127"
## [9,] "9/9" "138"
##[10,] "10/" "149"

编辑：对于第二部分，您可以使用以下代码，而不是 for 循环：

i <- 1
while(length(Test_Matrix)>0) {
  Test_Matrix <- as.matrix(Test_Matrix)
  j <- which.min(Test_Matrix[i, ])
  result <- rbind(result, c(paste(rownames(Test_Matrix)[i], 
                                  colnames(Test_Matrix)[j], sep='/'), 
                            as.numeric(Test_Matrix[i,j])))
  Test_Matrix <- Test_Matrix[, -j]
  i <- as.numeric(names(j))+1
}

【讨论】：