我想用dplyr在每个组中选择一个具有最大值的行.
首先,我生成一些随机数据来显示我的问题
set.seed(1)
df <- expand.grid(list(A = 1:5, B = 1:5, C = 1:5))
df$value <- runif(nrow(df))
在plyr中,我可以使用自定义函数来选择此行.
library(plyr)
ddply(df, .(A, B), function(x) x[which.max(x$value),])
在dplyr中,我使用此代码来获取最大值,但不是具有最大值的行(在本例中为C列).
library(dplyr)
df %>% group_by(A, B) %>%
summarise(max = max(value))
我怎么能实现这个目标？谢谢你的任何建议.
sessionInfo()
R version 3.1.0 (2014-04-10)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
locale:
[1] LC_COLLATE=English_Australia.1252 LC_CTYPE=English_Australia.1252
[3] LC_MONETARY=English_Australia.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=English_Australia.1252
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] dplyr_0.2 plyr_1.8.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] assertthat_0.1.0.99 parallel_3.1.0 Rcpp_0.11.1 …目前我有一个问题如下.在存在每个主题的多个观察的数据集中,我想制作该数据集的子集,其中仅选择记录的最大数据.例如,对于如下数据集:
ID <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)
group <- data.frame(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)
对象1,2和3的最大pt值分别为5,17和5.我怎么能首先找到每个主题的最大pt值,然后将这个观察结果放在另一个数据框中？这意味着该子集仅具有每个主题的最大pt值.
假设我有四个样本:id = 1,2,3和4,每个样本都有一个或多个测量值:
> a <- data.frame(id=c(1,1,2,2,3,4), value=c(1,2,3,-4,-5,6))
> a
id value
1 1 1
2 1 2
3 2 3
4 2 -4
5 3 -5
6 4 6
我想删除重复项,每个ID只保留一个条目 - 具有"value"列绝对值最大的条目.即,这就是我想要的:
> a[c(2,4,5,6), ]
id value
2 1 2
4 2 -4
5 3 -5
6 4 6
我怎么能在R中这样做？
我有以下内容 df
dat <- data.frame(Cases = c("Student3","Student3","Student3","Student1","Student1",
"Student2","Student2","Student2","Student4"), Class = rep("Math", 9),
Scores = c(9,5,2,7,3,8,5,1,7), stringsAsFactors = F)
> dat
Cases Class Scores
1 Student3 Math 9
2 Student3 Math 5
3 Student3 Math 2
4 Student1 Math 7
5 Student1 Math 3
6 Student2 Math 8
7 Student2 Math 5
8 Student2 Math 1
9 Student4 Math 7
另一方面,我有另一个df,其中包含以下信息:
d <- data.frame(Cases = c("Student3", "Student1",
"Student2", "Student4"), Class = rep("Math", 4), stringsAsFactors = F)
Cases Class
1 Student3 Math …以下是用于此问题的代码:
set.seed(1337)
myDT <- data.table(Key1 = sample(letters, 500, replace = TRUE),
Key2 = sample(LETTERS[1:5], 500, TRUE),
Data = sample(1:26, 500, replace = TRUE))
setkey(myDT, Key1, Key2)
# showing what myDT looks like
> myDT
Key1 Key2 Data
1: a A 6
2: a A 3
3: a B 2
4: a B 20
5: a B 13
---
496: z D 23
497: z E 3
498: z E 18
499: z E 11
500: z E 2
我想配对myDT …