Question

我有一个大数据框，其中一个列中包含状态名，另一列中包含不同的索引。我希望按状态进行子集化，并创建一个适合于最小化索引的对象或已经给出计算的数据框。

这是我所拥有的一个简单（简短）的例子

m
  x   y
1 A 1.0
2 A 2.0
3 A 1.5
4 B 3.0
5 B 3.5
6 C 7.0

我想得到这个

m
  x y
1 A 1.0
2 B 3.0
3 C 7.0

我不知道是否需要带有for循环的函数。喜欢

minimize<-function(x,...)
for (i in m$x){ 
do something with data by factor value 
apply to that something the min function in every column
return(y)
}

所以当你打电话时

minimize(A)
[1] 1

我尝试使用％in％但不起作用（我收到此错误）。

以％米A％匹配错误（x，table，nomatch = 0L）：找不到对象'A'

当我定义它时，就像这样。

A<-c("A")
"A"%in%m
[1] FALSE

提前谢谢

Answer 1

使用aggregate

> aggregate(.~x, FUN=min, dat)
  x y
1 A 1
2 B 3
3 C 7

See this post获得其他选择。

Answer 2

尝试aggregate：

aggregate(y ~ x, m, min)

  x y
1 A 1
2 B 3
3 C 7

Answer 3

使用data.table

require(data.table)
m <- data.table(m)

m[, j=min(y), by=x]
#    x V1
# 1: A  1
# 2: B  3
# 3: C  7

按因子级别对数据进行子集

3 个答案: