目前我遇到如下问题。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。
答案 0 :(得分：73)
这是一个data.table解决方案：
require(data.table) ## 1.9.2
group <- as.data.table(group)
如果您希望在每个组中保留与pt的最大值相对应的所有条目：
group[group[, .I[pt == max(pt)], by=Subject]$V1]
# Subject pt Event
# 1: 1 5 2
# 2: 2 17 2
# 3: 3 5 2
如果您只想要pt的第一个最大值：
group[group[, .I[which.max(pt)], by=Subject]$V1]
# Subject pt Event
# 1: 1 5 2
# 2: 2 17 2
# 3: 3 5 2
在这种情况下，它没有什么区别，因为数据中的任何组中都没有多个最大值。
答案 1 :(得分：32)
最直观的方法是在dplyr中使用group_by和top_n函数
group %>% group_by(Subject) %>% top_n(1, pt)
你得到的结果是
Source: local data frame [3 x 3]
Groups: Subject [3]
Subject pt Event
(dbl) (dbl) (dbl)
1 1 5 2
2 2 17 2
3 3 5 2
答案 2 :(得分：28)
使用data.table的简短解决方案：
setDT(group)[, .SD[which.max(pt)], by=Subject]
# Subject pt Event
# 1: 1 5 2
# 2: 2 17 2
# 3: 3 5 2
答案 3 :(得分：9)
dplyr解决方案：
library(dplyr)
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)
group %>%
group_by(Subject) %>%
summarize(max.pt = max(pt))
这会产生以下数据框：
Subject max.pt
1 1 5
2 2 17
3 3 5
答案 4 :(得分：6)
自{dplyr} v1.0.0版（2020年5月）以来，新的slice_*语法取代了top_n()。
另请参阅https://dplyr.tidyverse.org/reference/slice.html。
library(tidyverse)
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)
group %>%
group_by(Subject) %>%
slice_max(pt)
#> # A tibble: 3 x 3
#> # Groups: Subject [3]
#> Subject pt Event
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 5 2
#> 2 2 17 2
#> 3 3 5 2
由reprex package（v0.3.0.9001）于2020-08-18创建
会话信息sessioninfo::session_info()
#> ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
#> setting value
#> version R version 4.0.2 Patched (2020-06-30 r78761)
#> os macOS Catalina 10.15.6
#> system x86_64, darwin17.0
#> ui X11
#> language (EN)
#> collate en_US.UTF-8
#> ctype en_US.UTF-8
#> tz Europe/Berlin
#> date 2020-08-18
#>
#> ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
#> package * version date lib source
#> assertthat 0.2.1 2019-03-21 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> backports 1.1.8 2020-06-17 [1] CRAN (R 4.0.1)
#> blob 1.2.1 2020-01-20 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> broom 0.7.0 2020-07-09 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> cellranger 1.1.0 2016-07-27 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> cli 2.0.2 2020-02-28 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> colorspace 1.4-1 2019-03-18 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> crayon 1.3.4 2017-09-16 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> DBI 1.1.0 2019-12-15 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> dbplyr 1.4.4 2020-05-27 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> digest 0.6.25 2020-02-23 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> dplyr * 1.0.1 2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> ellipsis 0.3.1 2020-05-15 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> evaluate 0.14 2019-05-28 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> fansi 0.4.1 2020-01-08 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> forcats * 0.5.0 2020-03-01 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> fs 1.5.0 2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> generics 0.0.2 2018-11-29 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> ggplot2 * 3.3.2 2020-06-19 [1] CRAN (R 4.0.1)
#> glue 1.4.1 2020-05-13 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> gtable 0.3.0 2019-03-25 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> haven 2.3.1 2020-06-01 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> highr 0.8 2019-03-20 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> hms 0.5.3 2020-01-08 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> htmltools 0.5.0 2020-06-16 [1] CRAN (R 4.0.1)
#> httr 1.4.2 2020-07-20 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> jsonlite 1.7.0 2020-06-25 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> knitr 1.29 2020-06-23 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> lifecycle 0.2.0 2020-03-06 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> lubridate 1.7.9 2020-06-08 [1] CRAN (R 4.0.1)
#> magrittr 1.5 2014-11-22 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> modelr 0.1.8 2020-05-19 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> munsell 0.5.0 2018-06-12 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> pillar 1.4.6 2020-07-10 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> pkgconfig 2.0.3 2019-09-22 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> purrr * 0.3.4 2020-04-17 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> R6 2.4.1 2019-11-12 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> Rcpp 1.0.5 2020-07-06 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> readr * 1.3.1 2018-12-21 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> readxl 1.3.1 2019-03-13 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> reprex 0.3.0.9001 2020-08-13 [1] Github (tidyverse/reprex@23a3462)
#> rlang 0.4.7 2020-07-09 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> rmarkdown 2.3.3 2020-07-26 [1] Github (rstudio/rmarkdown@204aa41)
#> rstudioapi 0.11 2020-02-07 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> rvest 0.3.6 2020-07-25 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> scales 1.1.1 2020-05-11 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> sessioninfo 1.1.1 2018-11-05 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> stringi 1.4.6 2020-02-17 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> stringr * 1.4.0 2019-02-10 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> styler 1.3.2.9000 2020-07-05 [1] Github (pat-s/styler@51d5200)
#> tibble * 3.0.3 2020-07-10 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> tidyr * 1.1.1 2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> tidyselect 1.1.0 2020-05-11 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> tidyverse * 1.3.0 2019-11-21 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> utf8 1.1.4 2018-05-24 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> vctrs 0.3.2 2020-07-15 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> withr 2.2.0 2020-04-20 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> xfun 0.16 2020-07-24 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> xml2 1.3.2 2020-04-23 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> yaml 2.2.1 2020-02-01 [1] CRAN (R 4.0.0)
#>
#> [1] /Users/pjs/Library/R/4.0/library
#> [2] /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library
答案 5 :(得分：6)
我不确定你想要对事件专栏做什么，但如果你想保留它，那么
isIDmax <- with(dd, ave(Value, ID, FUN=function(x) seq_along(x)==which.max(x)))==1
group[isIDmax, ]
# ID Value Event
# 3 1 5 2
# 7 2 17 2
# 9 3 5 2
在这里，我们使用ave来查看＆＃34; Value＆＃34;每个＆＃34; ID＆＃34;的列。然后我们确定哪个值是最大值然后将其转换为逻辑向量，我们可以使用它来对原始data.frame进行子集化。
答案 6 :(得分：2)
do.call(rbind, lapply(split(group,as.factor(group$Subject)), function(x) {return(x[which.max(x$pt),])}))
使用基础R
答案 7 :(得分：2)
另一个基本解决方案
group_sorted <- group[order(group$Subject, -group$pt),]
group_sorted[!duplicated(group_sorted$Subject),]
# Subject pt Event
# 1 5 2
# 2 17 2
# 3 5 2
通过pt（降序）对数据框进行排序，并删除在Subject中重复的删除行
答案 8 :(得分：1)
这是另一种data.table解决方案，因为which.max不适用于字符
library(data.table)
group <- data.table(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)
group[, .SD[order(pt, decreasing = TRUE) == 1], by = Subject]
答案 9 :(得分：1)
在 base 中，您可以使用ave获取每个组的max并将其与pt进行比较，并获得一个逻辑向量来对{{1} }。
data.frame或者已经在函数中进行了比较。
group[group$pt == ave(group$pt, group$Subject, FUN=max),]
# Subject pt Event
#3 1 5 2
#7 2 17 2
#9 3 5 2
答案 10 :(得分：1)
by是tapply的数据帧版本：
res <- by(group, group$Subject, FUN=function(df) df[which.max(df$pt),])
它返回类by的对象，因此我们将其转换为数据帧：
do.call(rbind, b)
Subject pt Event
1 1 5 2
2 2 17 2
3 3 5 2
答案 11 :(得分：1)
另一个选项是slice
library(dplyr)
group %>%
group_by(Subject) %>%
slice(which.max(pt))
# Subject pt Event
# <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 5 2
#2 2 17 2
#3 3 5 2
答案 12 :(得分：0)
另一个bins选项：
geom_histogram()或其他（可读性较差，但速度稍快）：
data.table计时代码：
library(data.table)
setDT(group)
group[group[order(-pt), .I[1L], Subject]$V1]
时间：
group[group[, rn := .I][order(Subject, -pt), {
rn[c(1L, 1L + which(diff(Subject)>0L))]
}]]
答案 13 :(得分：0)
另一种data.table解决方案：
library(data.table)
setDT(group)[, head(.SD[order(-pt)], 1), by = .(Subject)]
答案 14 :(得分：0)
另一种基础R解决方案：
merge(aggregate(pt ~ Subject, max, data = group), group)
Subject pt Event
1 1 5 2
2 2 17 2
3 3 5 2
答案 15 :(得分：0)
如果您希望某个主题的最大pt值，可以使用：
pt_max = as.data.frame(aggregate(pt~Subject, group, max))
答案 16 :(得分：0)
使用dplyr 1.0.2，现在有两种方法可以做到这一点，一种是长手，另一种是使用动词cross（）：
var target = Math.ceil(Math.random() * 10);
var guess= false;
var tries=5;
console.log(target);
while (tries>0) {
guess = Math.ceil(Math.random() * 10);
tries = tries - 1;
console.log(guess);
if(guess === target){
console.log(guess); break;
}
}
长动词为max（），但请注意na.rm = TRUE，它对于示例中存在NA的示例很有用：Merge rows in a dataframe where the rows are disjoint and contain NAs：
# create data
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)
如果只有几列，但该表有很多列，则可以。此动词的示例通常带有summarise（across（start_with ...，但在此示例中，列并非以相同的字符开头。可以更改它们或列出位置：
group %>%
group_by(Subject) %>%
summarise(pt = max(pt, na.rm = TRUE),
Event = max(Event, na.rm = TRUE))
动词cross（）1的注释指的是第一列之后的第一列，因此使用ncol（group）将不起作用，因为列太多了（将其置于第4位比3）。