Верхние n строк для каждого столбца в фрейме данных R

Вот один tidyverse способ:

Мы можем создать новый столбец с именами строк, получить данные в длинном формате и для каждого имени столбца выбрать 3 верхних значения.

library(tidyverse)

csv %>%
  rownames_to_column() %>%
  pivot_longer(cols = -rowname) %>%
  group_by(name) %>%
  slice_max(value, n = 3, with_ties = FALSE)

#  rowname name  value
#  <chr>   <chr> <dbl>
#1 rid2    cid1    1  
#2 rid6    cid1    0.9
#3 rid8    cid1    0.6
#4 rid9    cid2    0.9
#5 rid7    cid2    0.8
#6 rid3    cid2    0.5
#7 rid7    cid3    0.9
#8 rid4    cid3    0.8
#9 rid5    cid3    0.7

В цикле for вы можете объединить верхние n строки с соответствующими rid- и столбцом names в data.frame.

csv <- read.csv("input.csv", row.names=1)

n <- 3
for (k in 1:ncol(csv)) {
  o <- order(-csv[, k])[1:n]
  print(data.frame(cid=names(csv)[k], rid=rownames(csv)[o], v=csv[o, k]))
}
#    cid  rid   v
# 1 cid1 rid2 1.0
# 2 cid1 rid6 0.9
# 3 cid1 rid8 0.6
#    cid  rid   v
# 1 cid2 rid9 0.9
# 2 cid2 rid7 0.8
# 3 cid2 rid3 0.5
#    cid  rid   v
# 1 cid3 rid7 0.9
# 2 cid3 rid4 0.8
# 3 cid3 rid5 0.7

В качестве альтернативы вы можете использовать lapply, что приводит к списку.

n <- 3
lapply(seq(csv), function(x) 
  data.frame(cid=names(csv)[x], rid=rownames(csv), v=csv[, x])[order(-csv[, x]), ][1:n, ])
# [[1]]
#    cid  rid   v
# 2 cid1 rid2 1.0
# 6 cid1 rid6 0.9
# 8 cid1 rid8 0.6
# 
# [[2]]
#    cid  rid   v
# 9 cid2 rid9 0.9
# 7 cid2 rid7 0.8
# 3 cid2 rid3 0.5
# 
# [[3]]
#    cid  rid   v
# 7 cid3 rid7 0.9
# 4 cid3 rid4 0.8
# 5 cid3 rid5 0.7

Редактировать

Чтобы подмножество на пороге вместо порядка, сделайте

th <- .5
for (k in 1:ncol(csv)) {
  rows <- csv[, k] >= th
  print(data.frame(cid=names(csv)[k], rid=rownames(csv)[rows], v=csv[rows, k]))
}
#    cid  rid   v
# 1 cid1 rid2 1.0
# 2 cid1 rid6 0.9
# 3 cid1 rid8 0.6
#    cid  rid   v
# 1 cid2 rid3 0.5
# 2 cid2 rid7 0.8
# 3 cid2 rid8 0.5
# 4 cid2 rid9 0.9
#    cid  rid   v
# 1 cid3 rid2 0.5
# 2 cid3 rid4 0.8
# 3 cid3 rid5 0.7
# 4 cid3 rid7 0.9
# 5 cid3 rid8 0.7

или, используя lapply

th <- .5
lapply(seq(csv), function(x) {
  ss <- csv[[x]] >= th
  data.frame(cid=names(csv)[x], rid=rownames(csv), v=csv[, x])[ss, ]
})
# [[1]]
#    cid  rid   v
# 2 cid1 rid2 1.0
# 6 cid1 rid6 0.9
# 8 cid1 rid8 0.6
# 
# [[2]]
#    cid  rid   v
# 3 cid2 rid3 0.5
# 7 cid2 rid7 0.8
# 8 cid2 rid8 0.5
# 9 cid2 rid9 0.9
# 
# [[3]]
#    cid  rid   v
# 2 cid3 rid2 0.5
# 4 cid3 rid4 0.8
# 5 cid3 rid5 0.7
# 7 cid3 rid7 0.9
# 8 cid3 rid8 0.7

Редактировать 2

А вот и заказанная версия.

th <- .5
lapply(seq(csv), function(x) {
  xo <- csv[order(-csv[, x]), x, F]
  o <- xo[xo >= th,,F]
  cbind(cid=colnames(o), rid=rownames(o), v=unname(o))
})
# [[1]]
# cid  rid   v
# rid2 cid1 rid2 1.0
# rid6 cid1 rid6 0.9
# rid8 cid1 rid8 0.6
# 
# [[2]]
# cid  rid   v
# rid9 cid2 rid9 0.9
# rid7 cid2 rid7 0.8
# rid3 cid2 rid3 0.5
# rid8 cid2 rid8 0.5
# 
# [[3]]
# cid  rid   v
# rid7 cid3 rid7 0.9
# rid4 cid3 rid4 0.8
# rid5 cid3 rid5 0.7
# rid8 cid3 rid8 0.7
# rid2 cid3 rid2 0.5

или

for (x in 1:ncol(csv)) {
  xo <- csv[order(-csv[, x]), x, F]
  o <- xo[xo >= th,,F]
  print(cbind(cid=colnames(o), rid=rownames(o), v=unname(o)))
}
#       cid  rid   v
# rid2 cid1 rid2 1.0
# rid6 cid1 rid6 0.9
# rid8 cid1 rid8 0.6
#       cid  rid   v
# rid9 cid2 rid9 0.9
# rid7 cid2 rid7 0.8
# rid3 cid2 rid3 0.5
# rid8 cid2 rid8 0.5
#       cid  rid   v
# rid7 cid3 rid7 0.9
# rid4 cid3 rid4 0.8
# rid5 cid3 rid5 0.7
# rid8 cid3 rid8 0.7
# rid2 cid3 rid2 0.5

Данные:

csv <- structure(list(cid1 = c(0.1, 1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.9, 0.4, 0.6, 
0.3), cid2 = c(0.4, 0.1, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.8, 0.5, 0.9), 
    cid3 = c(0.3, 0.5, 0.1, 0.8, 0.7, 0.1, 0.9, 0.7, 0.4)), class = "data.frame", row.names = c("rid1", 
"rid2", "rid3", "rid4", "rid5", "rid6", "rid7", "rid8", "rid9"
))