对于每一行,返回非NA值的列索引和名称

无需使用 apply() 在这里循环。你可以使用 max.col() 与对 is.na() .

max.col(!is.na(df))
# [1] 1 3 2 5

这就给出了1所在的列号。要获得列名,我们可以在 names() 数据帧的。

names(df)[max.col(!is.na(df))]
# [1] "ED1" "ED3" "ED2" "ED5"

因此,我们可以通过以下操作获得所需的数据帧,包括因子列

data.frame(EDU = names(df)[max.col(!is.na(df))])
#   EDU
# 1 ED1
# 2 ED3
# 3 ED2
# 4 ED5

数据:

df <- structure(list(ED1 = c(1, NA, NA, NA), ED2 = c(NA, NA, 1, NA), 
    ED3 = c(NA, 1, NA, NA), ED4 = c(NA, NA, NA, NA), ED5 = c(NA, 
    NA, NA, 1)), .Names = c("ED1", "ED2", "ED3", "ED4", "ED5"
), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")

df <- data.frame( ED1 = c(  1, NA, NA, NA),
                  ED2 = c( NA, NA, 1 , NA),
                  ED3 = c( NA,  1, NA, NA),
                  ED4 = c( NA, NA, NA, NA),
                  ED5 = c( NA, NA, NA,  1)  )

df_new <- data.frame( EDU = as.factor(apply(df,1,which.min)) )
levels(df_new$EDU) <- paste0("ED",levels(df_new$EDU))

.

> df
  ED1 ED2 ED3 ED4 ED5
1   1  NA  NA  NA  NA
2  NA  NA   1  NA  NA
3  NA   1  NA  NA  NA
4  NA  NA  NA  NA   1
> df_new
  EDU
1 ED1
2 ED3
3 ED2
4 ED5

另一种选择是

 v1 <- names(df)[+(!is.na(df)) %*% seq_along(df)]
 v1
 #[1] "ED1" "ED3" "ED2" "ED5"

 data.frame(EDU=v1)

或使用 pmax

names(df)[do.call(pmax, c(df *col(df), list(na.rm=TRUE)))]
#[1] "ED1" "ED3" "ED2" "ED5"