基于带约束线性模型，构建含行列号及最小值的DataFrame遇阻

我完全懂你现在的困扰——你已经有一个包含time.1到time.5这类时间列的DataFrame，想要生成一个新的DataFrame，里面包含行编号、最小值所在的列编号，以及这个最小值的实际时间值。下面我给你分步骤拆解实现方法：

1. 先锁定目标时间列 #

首先得把所有time.*开头的列单独筛选出来，避免和其他列（比如你的h列）混在一起。假设你的原始DataFrame名叫df，可以用这段代码选中目标列：

time_cols <- grep("^time\\.", names(df), value = TRUE)

2. 逐行提取最小值与对应列信息 #

接下来用apply函数逐行处理，提取每行的最小值，以及这个最小值所在的列位置：

# 提取每行的最小时间值
min_time_values <- apply(df[time_cols], 1, min)

# 找到最小值在time_cols中的位置，再转换为原始DataFrame的列编号
min_col_pos_in_time <- apply(df[time_cols], 1, which.min)
original_min_col_numbers <- match(time_cols[min_col_pos_in_time], names(df))

# 获取原始行编号
row_numbers <- 1:nrow(df)

注：如果某行有多个相同的最小值，which.min会返回第一个出现最小值的列位置，要是你需要保留所有符合条件的列，可以再调整代码逻辑~

3. 组合成目标DataFrame #

最后把这些结果整合起来，就是你想要的结构了：

result_df <- data.frame(
  行编号 = row_numbers,
  列编号 = original_min_col_numbers,
  最小时间值 = min_time_values
)

用你的示例数据验证 #

拿你给出的部分数据测试：

h column row time.1 time.2 time.3 time.4 time.5
1 1 1 8262 8262 8262 66357 66357
2 1 2 21386 21386 213...

第一行的最小值是8262，which.min会返回第一个匹配的列（也就是time.1对应的列位置），转换后原始列号是4；第二行的最小值21386对应的列号同样是4，生成的新DataFrame就会清晰展示这些信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Coopa