R数据框中基于行排序ex变量的ifelse条件赋值通用方法

我们可以通过逐行提取ex1/ex2/ex3的最大值、计算两个较小值的和（三个值总和减去最大值即可得到），再带入条件判断实现通用化计算，无需手动区分每个id的变量排序。

基础R实现（向量化运算，效率最高） #

# 计算ex1/ex2/ex3每行的最大值
max_ex <- pmax(dat$ex1, dat$ex2, dat$ex3)
# 计算每行两个较小值的和 = 三个值总和 - 最大值
sum_small_ex <- dat$ex1 + dat$ex2 + dat$ex3 - max_ex
# 条件判断更新ex列，已修正你示例中id1条件的笔误
dat$ex <- ifelse(dat$ran <= max_ex & dat$ran > sum_small_ex, 5, dat$ex)

运行示例数据得到的结果如下：

id ex1  ex2  ex3 ex ran
1  1 0.8 0.10 0.04  5 0.5
2  2 0.2 0.40 0.30  1 0.7
3  3 0.3 0.04 0.50  5 0.6

其中id2的ran值0.7大于三个ex的最大值0.4，不满足条件，ex保留原值1；id1、id3满足判断条件，ex更新为5，符合规则要求。

dplyr实现（可读性强，适合tidyverse workflow） #

library(dplyr)
dat <- dat %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    max_ex = max(c_across(ex1:ex3)),
    sum_small_ex = sum(c_across(ex1:ex3)) - max_ex,
    ex = ifelse(ran <= max_ex & ran > sum_small_ex, 5, ex)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-max_ex, -sum_small_ex) # 不需要中间计算列可在此处删除

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C.F.