如何找到最大值。特定行中的值，前面的 if 语句确定该特定行答案

【问题标题】：how to find the max. value in a specific row with a preceding if statement determining that specific row如何找到最大值。特定行中的值，前面的 if 语句确定该特定行
【发布时间】：2018-04-18 18:24:40
【问题描述】：

希望我提出的问题没有误导。

我想弄清楚的是，可以说数据文件看起来类似于：

id; name; values
1;alpha;0.5;0.78;0.945
2;beta;0.2;0.023;0.4
3;gamma;0.78;1.342;4.123
4;delta;2.1;4.90;0.89

...

根据给定的名称，假设“gamma”应该确定与 gamma 相关的最大值，即 4.123 。就我而言，我有几个文件要在其中应用 for 循环，但我正在努力解决如何为 gamma 设置 if 语句的问题。

感谢您的帮助。

干杯，奥利

【问题讨论】：

标签： r if-statement max

【解决方案1】：

var gamma = [0.78,1.342,4.123];

var largest;

for (i = 0; i < gamma .length; i++) {
    if (gamma[i] > largest) {
        largest = gamma[i];
    }
}

【讨论】：

希望对您有所帮助
感谢@Rahul。如果我现在每行有 70 个值而不是 3 个，因此想用 if 语句来处理它们，那将如何工作？

【解决方案2】：

基于 tidy dataframes 概念的解决方案，使用库 dplyr 和 reshape2

# create test data - note that there are not full column names .. so skip
# the headin row and add headers later

df <- read.table(text = "id; name; values
1;alpha;0.5;0.78;0.945
2;beta;0.2;0.023;0.4
3;gamma;0.78;1.342;4.123
4;delta;2.1;4.90;0.89
", 
  sep = ";", skip = 1)

# library reshape2 for function meltto make a tall dataframe ... (library
# tidyr (also tidyverse) has similar functions gather/spread)
library(reshape2)
#> Warning: package 'reshape2' was built under R version 3.4.3
# library dplyr for summarization/manipulation
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

# make into a tall, tidy data set (key value pairs)
df_tidy <- melt(df, id.vars = c("V1", "V2"))

# rename the columns
names(df_tidy) <- c("id", "name", "variable", "value")
df_tidy
#>    id  name variable value
#> 1   1 alpha       V3 0.500
#> 2   2  beta       V3 0.200
#> 3   3 gamma       V3 0.780
#> 4   4 delta       V3 2.100
#> 5   1 alpha       V4 0.780
#> 6   2  beta       V4 0.023
#> 7   3 gamma       V4 1.342
#> 8   4 delta       V4 4.900
#> 9   1 alpha       V5 0.945
#> 10  2  beta       V5 0.400
#> 11  3 gamma       V5 4.123
#> 12  4 delta       V5 0.890

# summarize grabbing the top 1 value per group
result <- df_tidy %>% group_by(name) %>% top_n(1, value)

result
#> # A tibble: 4 x 4
#> # Groups:   name [4]
#>      id   name variable value
#>   <int> <fctr>   <fctr> <dbl>
#> 1     4  delta       V4 4.900
#> 2     1  alpha       V5 0.945
#> 3     2   beta       V5 0.400
#> 4     3  gamma       V5 4.123

# now for a particular value
result %>% filter(name == "gamma") %>% select(name, value)
#> # A tibble: 1 x 2
#> # Groups:   name [1]
#>     name value
#>   <fctr> <dbl>
#> 1  gamma 4.123

【讨论】：