blocks|key|194158|text|如果约翰接受他的意见，但只是为了显示结果，他的评论确实有效。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|194159|x+=+c(1,2,3,4,5+)+
y+=+c(2,3,3,1,1+)+
z+=+c(4,3,2,1,1+)+
df<-data.frame(x,y,z)

df$max<-apply(df,+1,+max)
df$max
#[1]+4+3+3+4+5


df
#x+y+z+max
#1+2+4+++4
#2+3+3+++3
#3+3+2+++3
#4+1+1+++4
#5+1+1+++5|code-block|syntax|javascript|194160|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

If John posts accept his, but just to show the result his comment does work

<pre><code>x = c(1,2,3,4,5 ) 
y = c(2,3,3,1,1 ) 
z = c(4,3,2,1,1 ) 
df&lt;-data.frame(x,y,z)

df$max&lt;-apply(df, 1, max)
df$max
#[1] 4 3 3 4 5


df
#x y z max
#1 2 4 4
#2 3 3 3
#3 3 2 3
#4 1 1 4
#5 1 1 5
</code></pre>

blocks|key|194169|text|尝试：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|194170|+df$max+<-+do.call(`pmax`,+df)
+df
+#++x+y+z+max
+#1+1+2+4+++4
+#2+2+3+3+++3
+#3+3+3+2+++3
+#4+4+1+1+++4
+#5+5+1+1+++5|code-block|syntax|javascript|194171|基准测试|194172|+set.seed(49)
+df+<-+as.data.frame(matrix(sample(0:20,+1e5*3,replace=TRUE),+ncol=3))
+f1+<-+function()+df$max+<-+apply(df,+1,+max)
+f2+<-+function()+df$max+<-+do.call(`pmax`,+df)
+f3+<-+function()+setDT(df)[,+max:=pmax(V1,V2,V3)]

+library(microbenchmark)
+microbenchmark(f1(),+f2(),f3(),+unit="relative",+times=25)
+#Unit:+relative
+#+expr+++++++min++++++++lq++++median++++++++uq++++++max+neval
+#+f1()+48.143635+48.287875+46.031638+32.868138+8.922203++++25
+#+f2()++1.269581++1.373479++1.654625++2.324896+1.182107++++25
+#+f3()++1.000000++1.000000++1.000000++1.000000+1.000000++++25|194173|entityMap^0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|N|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$]]

Try:

<pre><code> df$max &lt;- do.call(`pmax`, df)
 df
 # x y z max
 #1 1 2 4 4
 #2 2 3 3 3
 #3 3 3 2 3
 #4 4 1 1 4
 #5 5 1 1 5
</code></pre>

<h3>Benchmarks</h3>

<pre><code> set.seed(49)
 df &lt;- as.data.frame(matrix(sample(0:20, 1e5*3,replace=TRUE), ncol=3))
 f1 &lt;- function() df$max &lt;- apply(df, 1, max)
 f2 &lt;- function() df$max &lt;- do.call(`pmax`, df)
 f3 &lt;- function() setDT(df)[, max:=pmax(V1,V2,V3)]

 library(microbenchmark)
 microbenchmark(f1(), f2(),f3(), unit="relative", times=25)
 #Unit: relative
 # expr min lq median uq max neval
 # f1() 48.143635 48.287875 46.031638 32.868138 8.922203 25
 # f2() 1.269581 1.373479 1.654625 2.324896 1.182107 25
 # f3() 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 25
</code></pre>

blocks|key|5308445|text|使用data.table+:)|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|5308446|library(data.table)
x+=+c(1,2,3,4,5+)+
y+=+c(2,3,3,1,1+)+
z+=+c(4,3,2,1,1+)+
dt<-data.table(x,y,z)
dt[,+max:=pmax(x,y,z)]
dt|code-block|syntax|javascript|5308447|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

Use data.table :)

<pre><code>library(data.table)
x = c(1,2,3,4,5 ) 
y = c(2,3,3,1,1 ) 
z = c(4,3,2,1,1 ) 
dt&lt;-data.table(x,y,z)
dt[, max:=pmax(x,y,z)]
dt
</code></pre>

blocks|key|5308467|text|可以为此使用apply函数，如下所示：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|5308468|df$max<-apply(X=df,+MARGIN=1,+FUN=max)|code-block|syntax|javascript|5308469|MARGIN=1参数表明，对于X中的每一行，您都希望在FUN中应用该函数。如果您使用MARGIN=2，它将是by列或MARGIN=c(1,2)，它将是行和列。|5308470|entityMap^0|6|5|0|0|0|8|F|1|R|3|16|8|1T|6|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]|$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]|$9|11|A|12|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|13|8|@]|D|@]|E|$]]]|N|$]]

You can use the <code>apply</code> function for this like so:

<pre><code>df$max&lt;-apply(X=df, MARGIN=1, FUN=max)
</code></pre>

The <code>MARGIN=1</code> argument indicated that for every row in <code>X</code> you wish to apply the function in <code>FUN</code>. If you use <code>MARGIN=2</code> it will be by column or MARGIN=<code>c(1,2)</code> it will be both rows and columns.

blocks|key|5308487|text|与dplyr+1.0.0|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|5308488|df+%25>%25+rowwise()+%25>%25+
++mutate(max+=+max(x,+y,+z))|code-block|syntax|javascript|5308489|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

With dplyr 1.0.0
<pre><code>df %&gt;% rowwise() %&gt;% 
 mutate(max = max(x, y, z))
</code></pre>

I need to calculate the maximum value for each row among 3 columns.

A table could be:

<pre><code>x = c(1,2,3,4,5 ) 
y = c(2,3,3,1,1 ) 
z = c(4,3,2,1,1 ) 
df&lt;-data.frame(x,y,z)
</code></pre>

I need to get:

<pre><code> x y z max
1 1 2 4 4
2 2 3 3 3
3 3 3 2 3
4 4 1 1 4
5 5 1 1 5
</code></pre>

I tried:

<pre><code>df$max&lt;-max(x, y,z)
</code></pre>

But I get:

<pre><code> x y z max
1 1 2 4 5
2 2 3 3 5
3 3 3 2 5
4 4 1 1 5
5 5 1 1 5
</code></pre>

So, how can I do this correctly?

Finding the maximum value for each row among 3 columns in R

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我需要计算3列中每一行的最大值。一张桌子可以是：x = c(1,2,3,4,5 ) y = c(2,3,3,1,1 ) z = c(4,3,2,1,1 ) df<-data.frame(x,y,z)我要得到： x y z max1 1 2 4 42 2 3 3 33 ...

问为R中的3列中的每一行求出最大值
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