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我有一个重复次数不等的数据集。我想通过删除那些不完整的条目(即复制小于最大值)来对数据进行子集化。只是一个小例子:
set.seed(123)
mydt <- data.frame (name= rep ( c("A", "B", "C", "D", "E"), c(1,2,4,4, 3)),
var1 = rnorm (14, 3,1), var2 = rnorm (14, 4,1))
mydt
name var1 var2
1 A 2.439524 3.444159
2 B 2.769823 5.786913
3 B 4.558708 4.497850
4 C 3.070508 2.033383
5 C 3.129288 4.701356
6 C 4.715065 3.527209
7 C 3.460916 2.932176
8 D 1.734939 3.782025
9 D 2.313147 2.973996
10 D 2.554338 3.271109
11 D 4.224082 3.374961
12 E 3.359814 2.313307
13 E 3.400771 4.837787
14 E 3.110683 4.153373
name var1 var2
A:1 Min. :1.735 Min. :2.033
B:2 1st Qu.:2.608 1st Qu.:3.048
C:4 Median :3.120 Median :3.486
D:4 Mean :3.203 Mean :3.688
E:3 3rd Qu.:3.446 3rd Qu.:4.412
Max. :4.715 Max. :5.787
name var1 var2
4 C 3.070508 2.033383
5 C 3.129288 4.701356
6 C 4.715065 3.527209
7 C 3.460916 2.932176
8 D 1.734939 3.782025
9 D 2.313147 2.973996
10 D 2.554338 3.271109
11 D 4.224082 3.374961
mydt[mydt$name == "C",]
mydt[mydt$name == "D", ]
最佳答案
这是使用 data.table
的解决方案:
library(data.table)
DT <- data.table(mydt, key = "name")
DT[, N := .N, by = key(DT)][N == max(N)]
# name var1 var2 N
# 1: C 3.070508 2.033383 4
# 2: C 3.129288 4.701356 4
# 3: C 4.715065 3.527209 4
# 4: C 3.460916 2.932176 4
# 5: D 1.734939 3.782025 4
# 6: D 2.313147 2.973996 4
# 7: D 2.554338 3.271109 4
# 8: D 4.224082 3.374961 4
.N
为您提供每组的案例数,并使用
data.table
的复合查询选项,您可以根据您想要的任何条件立即从这个新变量中设置子集。
table
:
with(mydt, mydt[name %in% names(which(table(name) == max(table(name)))), ])
data.table
的方法相似建议,是使用
ave()
:
counts <- with(mydt, as.numeric(ave(as.character(name), name, FUN = length)))
mydt[counts == max(counts), ]
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