在R中有效地提取逻辑矩阵中每行的第一个TRUE

Question

给出以下矩阵:

         A     B    C
[1,]  TRUE FALSE TRUE
[2,] FALSE  TRUE TRUE
[3,] FALSE FALSE TRUE
[4,] FALSE  TRUE TRUE
[5,] FALSE  TRUE TRUE
[6,]  TRUE  TRUE TRUE

m <- structure(c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, 
FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE), .Dim = c(6L, 
3L), .Dimnames = list(NULL, c("A", "B", "C")))

我们如何可以提取每行TRUE值第一列有效？当然,我们可以使用apply每行然后得到min(which(...)).

这是所需的输出:

[1] A B C B B A

这个帖子似乎与我的问题重复,但不是:

1. 这里我们讨论的是逻辑矩阵而不是数字数据帧
2. 在这里,我们寻求获得第一个TRUE的位置而不是最高值

Answer 1

我们可以用 max.col

colnames(m)[max.col(m, "first")]
#[1] "A" "B" "C" "B" "B" "A"

如果连续没有TRUE,那么我们可以将其更改为NA(如果需要)

colnames(m)[max.col(m, "first")*NA^!rowSums(m)]

或者 ifelse

colnames(m)[ifelse(rowSums(m)==0, NA, max.col(m, "first"))]

Answer 2

另一个愿景,which用于处理logical矩阵的类:

colnames(m)[aggregate(col~row, data=which(m, arr.ind = TRUE), FUN=min)$col]
#[1] "A" "B" "C" "B" "B" "A"

我们得到TRUE值的索引,然后按行找到它们出现的最小(索引)列.

基准

library(microbenchmark)
n <- matrix(FALSE, nrow=1000, ncol=500) # couldn't afford a bigger one...
n <- t(apply(n, 1, function(rg) {rg[sample(1:500, 1, replace=TRUE)] <- TRUE ; rg}))
colnames(n) <- paste0("name", 1:500)
akrun <- function(n){colnames(n)[max.col(n, "first")]}
cath <- function(n){colnames(n)[aggregate(col~row, data=which(n, arr.ind = TRUE), FUN=min)$col]}

all(akrun(n)==cath(n))
#[1] TRUE

microbenchmark(akrun(n), cath(n))
# expr       min        lq      mean    median        uq      max neval cld
#akrun(n)  6.985716  7.233116  8.231404  7.525513  8.842927 31.23469   100  a 
# cath(n) 18.416079 18.811473 19.586298 19.272398 20.262169 22.42786   100   b