如何将数据框中每行的diam_1至diam_3值按降序重排？

原始数据框：

names diam_1 diam_2 diam_3
1      Adam     17      5      4
2      Bert     NA      7      4
3 Charlotte      5      9      9
4    Daniel      6      3      6
5  Eleonore      9     NA      4
6     Frank      6      6     NA

目标输出（将每行diam_1到diam_3的数值按降序重新排列）：

names diam_1 diam_2 diam_3
1      Adam     17      5      4
2      Bert      7      4     NA
3 Charlotte      9      9      5
4    Daniel      6      6      3
5  Eleonore      9      4     NA
6     Frank      6      6     NA

原始数据的R结构：

structure(list(names = c("Adam", "Bert", "Charlotte", "Daniel", 
"Eleonore", "Frank"), diam_1 = c(17, NA, 5, 6, 9, 6), diam_2 = c(5, 
7, 9, 3, NA, 6), diam_3 = c(4, 4, 9, 6, 4, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

方法1：Base R 原生实现 #

无需额外安装包，用apply逐行处理目标列，排序时将NA放在末尾：

# 定位所有以diam_开头的列
diam_cols <- grep("^diam_", names(df))
# 逐行对diam列降序排序，NA后置
df[diam_cols] <- t(apply(df[diam_cols], 1, function(x) sort(x, decreasing = TRUE, na.last = TRUE)))

方法2：dplyr + tidyr 管道式实现 #

通过数据重塑完成排序，代码可读性强：

library(dplyr)
library(tidyr)

df_sorted <- df %>%
  # 将diam列转为长格式
  pivot_longer(cols = starts_with("diam_"), names_to = "diam", values_to = "value") %>%
  # 按姓名分组，组内按value降序排列
  group_by(names) %>%
  arrange(desc(value), .by_group = TRUE) %>%
  # 重新命名diam列的序号
  mutate(diam = paste0("diam_", row_number())) %>%
  # 转回宽格式
  pivot_wider(names_from = diam, values_from = value) %>%
  ungroup()

方法3：data.table 高效实现 #

适合处理大规模数据集，逐行操作效率更高：

library(data.table)
# 将data.frame转为data.table
setDT(df)
# 定位diam列
diam_cols <- grep("^diam_", names(df))
# 逐行排序并替换原列
df[, paste0("diam_", 1:3) := transpose(lapply(transpose(.SD), sort, decreasing = TRUE, na.last = TRUE)), .SDcols = diam_cols]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gnueghoidune