Question

我有以下代码，它产生我想要的东西，但我几乎可以肯定它可以写得更好（也需要很长时间才能执行）。有关如何清理它的任何建议吗？

我的基本想法是，对于var3 og var1的每个唯一组合，我想要一个包含变量var2中“最高”字母（A，B或C）的表格

var1 <- c(rep.int(1:3,3))
var2 <- c(sample(letters[1:3],
                 NROW(var1),
                 replace = TRUE))
var3 <- c(sample(LETTERS[1:3],
                 NROW(var1),
                 replace = TRUE))
df <- data.frame(var1,
                 var2,
                 var3)
x <- capture.output(for (i in unique(df$var1)) {
  for (j in unique(df$var2)) {
    ifelse(
      "A" %in% subset(df,
                      df$var1 == i &
                        df$var2 == j,
                      select = c(var3))[,1]
      ,print("A"),
      ifelse(
        "B" %in% subset(df,
                        df$var1 == i &
                          df$var2 == j,
                        select = c(var3))[,1],
        print("B"),
        ifelse(
          "C" %in% subset(df,
                          df$var1 == i &
                            df$var2 == j,
                          select = c(var3))[,1],
          print("C"),0
        )
      )
    )
  }
})
as.data.frame(cbind(x,unique(paste(df$var1,df$var2))))

Answer 1

我们可以使用data.table。我们将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），按'var1'分组，'var2'，我们将'var3'转换为factor {{1}指定，获取最小值索引（levels）并对数据集（which.min）进行子集

.SD

或者在分组后，我们将library(data.table) setDT(df)[, .SD[which.min(factor(var3, levels=LETTERS[1:3]))] ,.(var1, var2)]'var3'转换为order并获得Data.table（factor）子集的第一次观察。

.SD

Answer 2

我会使用dplyr，就像这里：

library("dplyr")

df %>% 
    group_by(var1, var2) %>% 
    summarise(maksymalna=max(as.character(var3)))

它提供的输出与你的输出不同（可能是你的功能错了），但我认为这是正确的。你能查一下吗？

在r中使用ifelse语句加速double for循环的建议？

2 个答案: