Question

我有一个包含3列的数据框

df <- data.frame(ID1=c(rep(1,4),rep(2,4)), ID2=rep(1:2,4), value=1:8)

我需要恢复原始表格中每个组（ID1，ID2）的min和此min的位置（row.name）。

使用group_by并总结，我已经获得了min但是我无法找到获得该位置的方法，因为总结除去了未汇总但未用于组的列。

df<-data.frame(ID1=c(rep(1,4),rep(2,4)), ID2=rep(1:2,4), value=1:8)
df[['X']] <- paste0(df$ID1,'.',df$ID2)
df <- group_by( df, X )
df <- summarise( df, Objective=min(value)  )

有关如何解决此问题的任何想法？

    X Objective Position
1 1.1         1        1
2 1.2         2        2
3 2.1         5        5
4 2.2         6        6

提前致谢

Answer 1

如果我理解正确并且因为你已经使用了dplyr，你可以这样做：

library(dplyr); library(tidyr)
unite(df, X, ID1:ID2, sep = ".") %>% 
     mutate(Position = row_number()) %>% 
     group_by(X) %>% slice(which.min(value))

#Source: local data frame [4 x 3]
#Groups: X
#
#    X value Position
#1 1.1     1        1
#2 1.2     2        2
#3 2.1     5        5
#4 2.2     6        6

或者（仅限dplyr） - 我宁愿使用这个：

mutate(df, Position = row_number()) %>% group_by(ID1, ID2) %>% slice(which.min(value))
#Source: local data frame [4 x 4]
#Groups: ID1, ID2
#
#  ID1 ID2 value Position
#1   1   1     1        1
#2   1   2     2        2
#3   2   1     5        5
#4   2   2     6        6

数据

df <- data.frame(ID1=rep(1:2, each = 4), ID2=rep(1:2,4), value=1:8)

Answer 2

以下是我如何使用data.table处理此问题（rn将是您的行号。）

library(data.table)
setDT(df, keep.rownames = TRUE)[, .SD[which.min(value)], list(ID1, ID2)]
#    ID1 ID2 rn value
# 1:   1   1  1     1
# 2:   1   2  2     2
# 3:   2   1  5     5
# 4:   2   2  6     6

另一个选择是订购然后选择唯一值

unique(setorder(df, value), by = c("ID1", "ID2"))
#    ID1 ID2 rn value
# 1:   1   1  1     1
# 2:   1   2  2     2
# 3:   2   1  5     5
# 4:   2   2  6     6

这两种方法都不需要创建X列

或使用基础R

df <- df[order(df$value), ]
df[!duplicated(df[, 1:2]), ]
#   ID1 ID2 value
# 1   1   1     1
# 2   1   2     2
# 5   2   1     5
# 6   2   2     6

数据

df <- data.frame(ID1=c(rep(1,4),rep(2,4)), ID2=rep(1:2,4), value=1:8)

Answer 3

使用Aggregate：

数据：

df<-data.frame(ID1=c(rep(1,4),rep(2,4)), ID2=rep(1:2,4), value=1:8)
df[['X']] <- paste0(df$ID1,'.',df$ID2)
df$rn<-row.names(df)                #rn is the row number
df<-df[c("X","rn","value")]
#> df
#    X rn value
#1 1.1  1     1
#2 1.2  2     2
#3 1.1  3     3
#4 1.2  4     4
#5 2.1  5     5
#6 2.2  6     6
#7 2.1  7     7
#8 2.2  8     8

Aggregate步骤：

df2<- aggregate(df, by=list(c(df$X)), min)
#> df2
#  Group.1   X rn value
#1     1.1 1.1  1     1
#2     1.2 1.2  2     2
#3     2.1 2.1  5     5
#4     2.2 2.2  6     6

使用min和维护行号按列组进行汇总

3 个答案:

数据