Come nome della colonna che contiene un valore massimo in una riga di una matrice che contiene un valore massimo separato all'interno di una matrice

Question

Per esempio dato:

dim1 <- c("P","PO","C","T") 
dim2 <- c("LL","RR","R","Y") 
dim3 <- c("Jerry1", "Jerry2", "Jerry3") 
Q <- array(1:48, c(4, 4, 3), dimnames = list(dim1, dim2, dim3)) 

voglio fare riferimento in questa matrice, la matrice che ha la massima valore dim3 nella posizione (3a riga, 4a colonna).

Dopo aver identificato la matrice, voglio restituire il nome della colonna che ha il valore massimo all'interno dell'intervallo della matrice (3a riga, 1a colonna) a (3a riga, 3a colonna).

Quindi quello che spero di accadere è che Jerry3 viene referenziato perché il numero 47 è memorizzato nella sua 3a riga, 4a colonna, e quindi all'interno di Jerry3, vorrei il numero massimo nella riga 3 per ottenere il riferimento che sarebbe essere 43, e in definitiva, quello che mi serve restituito (l'unico valore di cui ho bisogno) è quindi il nome della colonna che sarebbe "R".

Questo è quello che devo sapere come fare, ottenere ottenere "R" e assegnarlo a una variabile, ad esempio "column_ref", tale che column_ref < - "R".

Please Please Please help.

Answer 1

Questo dovrebbe farlo - se ho capito bene:

Q <- array(1:48, c(4,4,3), dimnames=list(
    c("P","PO","C","T"), c("LL","RR","R","Y"), c("Jerry1", "Jerry2", "Jerry3"))) 

column_ref <- names(which.max(Q[3,1:3, which.max(Q[3,4,])]))[1] # "R" 

Qualche spiegazione:

which.max(Q[3,4,]) # return the index of the "Jerry3" slice (3) 
which.max(Q[3,1:3, 3]) # returns the index of the "R" column (3) 

... e poi names restituisce il nome dell'indice ("R").

Answer 2

Questo post mi ha aiutato a risolvere un problema generale di data.frame.
Ho ripetuto le misure per i gruppi, G1 e G2.

> str(df) 
'data.frame': 6 obs. of 15 variables: 
$ G1  : num 0 0 2 2 8 8 
$ G2  : logi FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE 
$ e.10.100 : num 26.41 -11.71 27.78 3.17 26.07 ... 
$ e.10.250 : num 27.27 -12.79 29.16 3.19 26.91 ... 
$ e.20.100 : num 29.96 -12.19 26.19 3.44 27.32 ... 
$ e.20.100d: num 26.42 -13.16 28.26 4.18 25.43 ... 
$ e.20.200 : num 24.244 -18.364 29.047 0.553 25.851 ... 
$ e.20.50 : num 26.55 -13.28 29.65 4.34 27.26 ... 
$ e.20.500 : num 27.94 -13.92 27.59 2.47 25.54 ... 
$ e.20.500d: num 24.4 -15.63 26.78 4.86 25.39 ... 
$ e.30.100d: num 26.543 -15.698 31.849 0.572 29.484 ... 
$ e.30.250 : num 26.776 -16.532 28.961 0.813 25.407 ... 
$ e.50.100 : num 25.995 -14.249 28.697 0.803 27.852 ... 
$ e.50.100d: num 26.1 -12.7 27.1 2.5 27.4 ... 
$ e.50.500 : num 28.78 -9.39 25.77 2.73 23.73 .. 

Ho bisogno di sapere quale misura (colonna) ha il risultato migliore (massimo). E ho bisogno di sconsigliare le colonne di raggruppamento.
Ho finito con questa funzione

apply(df[colIni:colFim], 1, function(x) colnames(df)[which.max(x)+(colIni-1)] 
#colIni: first column to consider; colFim: last column to consider 

Dopo aver nome di colonna, un'altra funzione molto piccolo per ottenere il valore massimo

apply(dfm,1,function(x) x[x[1]]) 

E la funzione di risolvere i problemi simili, che restituiscono la colonna e la massima valore

mxCol=function(df, colIni, colFim){ #201609 
    if(missing(colIni)) colIni=1 
    if(missing(colFim)) colFim=ncol(df) 
    if(colIni>=colFim) { print('colIni>=ColFim'); return(NULL)} 
    dfm=cbind(mxCol=apply(df[colIni:colFim], 1, function(x) colnames(df)[which.max(x)+(colIni-1)]) 
      ,df) 
    dfm=cbind(mxVal=as.numeric(apply(dfm,1,function(x) x[x[1]])) 
      ,dfm) 
    return(dfm) 
} 

In questo caso,

> mxCol(df,3)[1:11] 
    mxVal  mxCol G1 G2 e.10.100 e.10.250 e.20.100 e.20.100d e.20.200 e.20.50 e.20.500 
1 29.958 e.20.100 0 FALSE 26.408 27.268 29.958 26.418 24.244 26.553 27.942 
2 -9.395 e.50.500 0 TRUE -11.708 -12.789 -12.189 -13.162 -18.364 -13.284 -13.923 
3 31.849 e.30.100d 2 FALSE 27.782 29.158 26.190 28.257 29.047 29.650 27.586 
4 4.862 e.20.500d 2 TRUE 3.175 3.190 3.439  4.182 0.553 4.337 2.467 
5 29.484 e.30.100d 8 FALSE 26.069 26.909 27.319 25.430 25.851 27.262 25.535 
6 -9.962 e.30.250 8 TRUE -11.362 -12.432 -15.960 -11.760 -12.832 -12.771 -12.810