R-使用变量中的值从其他变量中有条件地选择多个值。

Question

我试图比较三维CIELuv色彩空间中的颜色，我想识别L，U和V值的颜色，这是最接近我的主要颜色感兴趣。我计算了每个源颜色之间的欧几里德距离(每种颜色用三个坐标L、U和V表示)和原色之间的距离(对于原色，我也有LUV坐标，没有为空间显示)。每种颜色与原色之间的距离存储在三个DistCol变量中。然后，我使用df$Min.Dist <- colnames(df[c(10:12)])[unlist(apply(df[c(10:12)], 1, which.min))]找到了这些距离中最小的一个。示例：

  Colour1L Colour1U Colour1V Colour2L Colour2U Colour2V Colour3L Colour3U Colour3V DistCol1 DistCol2 DistCol3 Min.Dist
1     25.5      9.0    -54.5     98.8      0.0     -1.6     63.9     55.0     60.2     25.4     82.1    137.8 DistCol1
2      8.7     14.8      5.6     41.7    133.2     27.6     41.7    133.2     27.6    144.2     58.3    133.3 DistCol2
3     83.2     24.7    -42.7     21.6     -0.4      0.8     83.2     24.7    -42.7     12.1    170.6    102.3 DistCol1
4     55.0    -49.8     62.5     99.2      0.1     -1.8     55.0    -49.8     62.5    213.7    103.4     67.7 DistCol3

我想使用Min.Dist变量(或者任何其他方法，如果有更好的方法！)为最接近的颜色有条件地选择所有三个L、u和v值。也就是说，在第一行中，Min.Dist是DistCol1，因此三个Source值都来自三个Colour1列。理想情况下，我的最后输出如下：

  Colour1L Colour1U Colour1V Colour2L Colour2U Colour2V Colour3L Colour3U Colour3V DistCol1 DistCol2 DistCol3 Min.Dist SourceL SourceU SourceV
1     25.5      9.0    -54.5     98.8      0.0     -1.6     63.9     55.0     60.2     25.4     82.1    137.8 DistCol1    25.5     9.0   -54.5
2      8.7     14.8      5.6     41.7    133.2     27.6     41.7    133.2     27.6    144.2     58.3    133.3 DistCol2    41.7   133.2    27.6
3     83.2     24.7    -42.7     21.6     -0.4      0.8     83.2     24.7    -42.7     12.1    170.6    102.3 DistCol1    83.2    24.7   -42.7
4     55.0    -49.8     62.5     99.2      0.1     -1.8     55.0    -49.8     62.5    213.7    103.4     67.7 DistCol3    55.0   -49.8    62.5

我以前得到了一个类似的结果，使用一个长嵌套的ifelse表达式来表示L、U和V维，例如df$SourceL <- ifelse(df$Min.Dist =="DistCol1", Colour1L, ifelse(df$Min.Dist == "DistCol2", Colour2L, ifelse(...，但是我在处理实际数据中的8-10颜色，这是非常乏味的，而且容易出错。

如果这个问题已经在其他地方得到了回答，我很抱歉，并将非常感谢对这方面的资源的任何建议或指导。感谢每一个在这个论坛上回答问题的人--在过去的几个月里，你的建议对于解决许多R问题是非常宝贵的！

Answer 1

使用基R以非矢量化的方式执行此操作：

1. 重建您的data.frame： df <- data.frame(c(25.5，8.7,832，55)，c(9,14.8,24.7，-49.8)，c(-54.5,5.6，-42.7,62.5)，c(98.8,41.7,21.6,99.2)，c(0,133.2，-0.4,0.1)，c(-1.6,27.6,0.8，-1.8)，c(63.9，41.7,832，55)，c(55,133.2,24.7，-49.8)，c(60.2,27.6 )，-42.7,62.5)，c(25.4,144.2,12.1,213.7)，c(82.1,58.3,170.6,103.4)，c(137.8,133.3,102.3,67.7)，c("DistCol1"，"DistCol2"，"DistCol1"，"DistCol3")) (Df) <- c("Colour1L"，"Colour1U"，"Colour1V"，"Colour2L"，"Colour2U"，"Colour2V"，"Colour3L"，"Colour3U"，"Colour3V"，"DistCol1"，"DistCol2"，"DistCol3"，"Min.Dist")
2. 绕行 对于(i in 1:length(df$Colour1L)) { df$SourceLi <- df[paste0("Colour"，substr(df$Min.Dist,8,8)[i]，"L")] df$SourceUi <- df[paste0("Colour"，substr(df$Min.Dist,8,8)[i]，"U")] df$SourceVi <- df[paste0("Colour"，substr(df$Min.Dist,8,8)[i]，“V”)}