R 子集 data.frame 从一个向量的最大值并按另一个分组

Question

这个问题在这里已经有了答案:





Select the row with the maximum value in each group

(17 个回答)


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>ID<-c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C')
>WK<-c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5)
>NumSuccess<-c(0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 3)
>Data<-data.frame(ID, WK, NumSuccess)

我正在尝试根据“NumSuccesses”中的值创建一个子集 data.frame“Data2”，该值对应于按“ID”分组的“WK”中的最大值。生成的 data.frame 应如下所示:

>ID<-c('A','B','C')
>WK<-c(3, 3, 5)
>NumSuccess<-c(2, 1, 3)
>Data2<-data.frame(ID, WK, NumSuccess)

Answer 1

这可以通过不止一种方式完成。如果 'WK' 有关系，每个 'ID' 的最大值并且想要所有具有最大 'WK' 的行，这可能对 filter 有用。在按“ID”分组后使用逻辑条件( WK==max(WK) )。

library(dplyr)
Data %>% 
      group_by(ID) %>% 
      filter(WK==max(WK))
#   ID WK NumSuccess
#1  A  3          2
#2  B  3          1
#3  C  5          3

如果每个“ID”的“WK”只有一个“最大”值，我们可以使用 which.max或使用 arrange为每个“ID”按“WK”对数据集进行排序

  Data %>% 
       group_by(ID) %>%
       slice(which.max(WK))
  #     ID WK NumSuccess
  #1  A  3          2
  #2  B  3          1
  #3  C  5          3

 Data %>%
       group_by(ID) %>%
       arrange(-WK) %>% 
       slice(1)

data.table 中的类似方法是

library(data.table)
setDT(Data)[, .SD[max(WK)==WK], ID]
setDT(Data)[, .SD[which.max(WK)], ID]
setkey(setDT(Data), WK)[, .SD[.N], ID]

或者我们可以使用 ave来自 base R

 Data[with(Data, ave(WK, ID, FUN=max)==WK),]