我有一个相当大的数据框,我需要一个好的方法(下面解释)来提取在某一组标签内具有给定字段的最大值的行的索引.为了更好地解释这一点,这里是一个示例10行数据帧:
value label
1 5.531637 D
2 5.826498 A
3 8.866210 A
4 1.387978 C
5 8.128505 C
6 7.391311 B
7 1.829392 A
8 4.373273 D
9 7.380244 A
10 6.157304 D
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生成:
structure(list(value = c(5.531637, 5.826498, 8.86621, 1.387978, 8.128505,
7.391311, 1.829392, 4.373273, 7.380244, 6.157304),
label = c("D", "A", "A", "C", "C", "B", "A", "D", "A", "D")),
.Names = c("value", "label"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))
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如果我想知道每个标签具有最大值的行的索引是什么,我目前使用以下代码:
idx <- sapply(split(1:nrow(d), d$label), function(x) {
x[which.max(d[x,"value"])]
})
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生成这个答案:
A B C D
3 6 5 10
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我也玩过ddply但还没有找到更好的方法来做到这一点.在这种情况下,"更好",我的意思是更快(ddply非常缓慢,我目前使用的是不远处),以及更优雅,因为上述解决方案似乎也是我的罗嗦.
首先:你可以使用以下方式加快速度:
idx <- sapply(split(seq_len(nrow(d)), d$label), function(x) {
x[which.max(d$value[x])]})
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对于100k data.frame,在我的机器上它比d[x,"value"]版本快5倍.
对于大量data.frame和多个标签,您可以使用我在之前的问题中发布的类似方法:
dd <- d[i<-order(d$label, d$value),] # dd is sorted by label and value
ind <- c(dd$label[-1] != dd$label[-n], TRUE)
idx <- setNames(seq_len(nrow(d))[i][ind], dd$label[ind])
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编辑:一个更有效的解决方案,使用Martin Morgan的技巧回答:
v <- d$label[i<-order(d$value)] # we need only label, and with Martin
# trick sorting over label is not needed
ind <- !duplicated(v, fromLast=TRUE) # it finds last (max) occurrence of label
idx <- setNames(seq_len(nrow(d))[i][ind], v[ind])
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注意:最终矢量的顺序是不同的.
这取决于您的实际数据结构,但您应该获得一个很好的加速:
# NOTE: different machine, so timing differ from previous
set.seed(6025051)
n <- 100000; k <- 20000
d <- data.frame(value=rnorm(n),
label=sample(paste("A",seq_len(k),sep="_"), n, replace=TRUE))
system.time(
idx_1 <- sapply(split(1:nrow(d), d$label), function(x) {
x[which.max(d[x,"value"])]})
)
# user system elapsed
# 1.30 0.02 1.31
system.time(
idx_1b <- sapply(split(seq_len(nrow(d)), d$label), function(x) {
x[which.max(d$value[x])]})
)
# user system elapsed
# 0.23 0.00 0.23
all.equal(idx_1, idx_1b)
# [1] TRUE
system.time({
dd <- d[i<-order(d$label, d$value),]
ind <- c(dd$label[-1] != dd$label[-n], TRUE)
idx_2 <- setNames(seq_len(nrow(d))[i][ind],dd$label[ind])
})
# user system elapsed
# 0.19 0.00 0.19
all.equal(idx_1, idx_2)
# [1] TRUE
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system.time({
v <- d$label[i<-order(d$value)]
ind <- !duplicated(v, fromLast=TRUE)
idx_3 <- setNames(seq_len(nrow(d))[i][ind], v[ind])
})
# user system elapsed
# 0.05 0.00 0.04
all.equal(sort(idx_1), sort(idx_3))
# [1] TRUE
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