Question

通过在我的数据框clean_data上使用此R命令，我可以获得前100个最常见的诊断。

head(sort(table(clean_data$Diagnosis),decreasing = TRUE),n = 100)

我可以得到每个诊断的平均“声明金额”，如下：

aggregate(clean_data$Claimed.Amount,list(clean_data$Diagnosis),mean)

但是它们在“诊断”字段中按字母顺序排序。

我如何将这两种方法结合起来得到一个按诊断分组的聚合平均值列表，但按顶部最常见的列表排序。按频率说出前100名诊断。

Answer 1

重新格式化您的问题

你应该学会以简单，可重复的方式向你提问。例如，我认为这是对您的问题的等效描述：

set.seed(0)  ## set random seed for reproducibility
## some toy data, open access to everyone to play with
## use simply variable name `x`, `y`, `foo`, not those from special context
foo <- data.frame(y = runif(100),
                  x = sample(letters[1:4], 100, replace = TRUE))
## result from table:
sort(table(foo$x), decreasing = TRUE)

 # c  b  a  d 
 # 33 25 21 21 

## your call to aggregation
aggregate(y ~ x, foo, mean)

## the undesired output you see
  x         y
1 a 0.5537179
2 b 0.5263702
3 c 0.4358863
4 d 0.6145186

这是你想要的输出：

  x         y
1 c 0.4358863
2 b 0.5263702
3 a 0.5537179
4 d 0.6145186

如果您以上述方式提出问题，人们更容易理解和帮助。这种转变是一项重要的技能。

一种可能的解决方案

你可以试试这个：

## store the result of table() and aggregate()
count <- sort(table(foo$x), decreasing = TRUE)
oo <- aggregate(y ~ x, foo, mean)
## reordering
oo <- oo[match(names(count), oo$x), ]
rownames(oo) <- 1:length(count)

  x         y
1 c 0.4358863
2 b 0.5263702
3 a 0.5537179
4 d 0.6145186

如果您想将count追加到oo，请执行：

oo$count <- as.integer(count)
oo

  x         y count
1 c 0.4358863    33
2 b 0.5263702    25
3 a 0.5537179    21
4 d 0.6145186    21

对按频率

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