R语言：如何获取数据框每行最小值与次小值的对应列名？

需求说明 #

我有一个包含100列、1万多行的data frame，已通过以下代码添加了每行的最小值列（lowest）和次小值列（2lowest）：

df['2lowest'] <- apply(df, 1, function(x) sort(x, decreasing = FALSE)[2])
df['lowest'] <- apply(df, 1, function(x) sort(x, decreasing = FALSE)[1])

当前数据示例：

x   y 2lowest lowest 
1 23   3      23      3    
2 41  12      41     12   
3 32  33      33     32  
4 58  38      58     38 

需要新增pos(2lowest)和pos(lowest)两列，分别记录2lowest和lowest对应的原始列名，期望结果如下：

x   y 2lowest lowest pos(2lowest) pos(lowest)
1 23   3      23      3    x                y
2 41  12      41     12    x                y
3 32  33      33     32    y                x
4 58  38      58     38    x                y

实现方法 #

方法1：一次性计算值与对应列名（高效推荐） #

避免重复逐行排序，一次遍历完成所有计算：

# 对每行排序，提取最小值、次小值及其列名
row_results <- t(apply(df, 1, function(row_data) {
  sorted_indices <- order(row_data)
  c(
    lowest = row_data[sorted_indices[1]],
    `pos(lowest)` = names(row_data)[sorted_indices[1]],
    `2lowest` = row_data[sorted_indices[2]],
    `pos(2lowest)` = names(row_data)[sorted_indices[2]]
  )
}))

# 将结果合并到原数据框
df <- cbind(df, as.data.frame(row_results))

如果原数据已经有lowest和2lowest列，可以先删除后再合并，避免重复。

方法2：基于现有值列单独计算列名 #

如果不想重新生成已有的值列，可以直接逐行匹配：

# 计算最小值对应的列名（替换1:2为你的原始数值列范围）
df$`pos(lowest)` <- apply(df[, 1:2], 1, function(row) names(row)[which.min(row)])

# 计算次小值对应的列名（用排序索引确保准确性，兼容重复值场景）
df$`pos(2lowest)` <- apply(df[, 1:2], 1, function(row) {
  sorted_indices <- order(row)
  names(row)[sorted_indices[2]]
})

方法3：用tidyverse语法实现 #

适合熟悉dplyr的用户：

library(dplyr)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 选中原始数值列（替换x:y为你的实际列范围）
    original_cols = list(c_across(x:y)),
    `pos(lowest)` = names(original_cols)[which.min(original_cols)],
    `pos(2lowest)` = names(original_cols)[order(original_cols)[2]]
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-original_cols) # 删除临时辅助列

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