Question

我有一个DF如下，

a <- data.frame(group =c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5), count = c(12L, 80L, 102L, 97L, 118L, 115L, 4L, 13L, 136L,114L, 134L, 126L, 128L, 63L, 118L, 1L, 28L, 18L, 18L, 23L))

   group count
1      1    12
2      1    80
3      1   102
4      1    97
5      2   118
6      2   115
7      2     4
8      2    13
9      3   136
10     3   114
11     3   134
12     3   126
13     4   128
14     4    63
15     4   118
16     4     1
17     5    28
18     5    18
19     5    18
20     5    23

我使用了以下命令，

a %>% group_by(group) %>% summarise(mean(count))

  group mean(count)
  (dbl)       (dbl)
1     1       72.75
2     2       62.50
3     3      127.50
4     4       77.50
5     5       21.75

我想过滤掉属于最高平均值的组的条目。在这里说第三组包含最大平均值，所以我的输出应该是，

   group count
1     3   136
2     3   114
3     3   134
4     3   126

任何人都可以知道如何做到这一点吗？

Answer 1

您希望mutate代替summarize，以便将所有观察结果保存在data.frame中。

new_data <- a %>% group_by(group) %>% 
  ##compute average count within groups
  mutate(AvgCt = mean(count)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ##filter, looking for the maximum of the created variable
  filter(AvgCt == max(AvgCt))

然后你有最终的输出

> new_data
Source: local data frame [4 x 3]

  group count AvgCt
  (dbl) (int) (dbl)
1     3   136 127.5
2     3   114 127.5
3     3   134 127.5
4     3   126 127.5

并且，如果您希望删除计算变量，

new_data <- new_data %>% select(-AvgCt)

> new_data
Source: local data frame [4 x 2]

  group count
  (dbl) (int)
1     3   136
2     3   114
3     3   134
4     3   126

Answer 2

如果您想查看基本R解决方案，可以使用which.max和aggregate执行此操作：

# calculate means by group
myMeans <- aggregate(count~group, a, FUN=mean)

# select the group with the max mean
maxMeanGroup <- a[a$group == myMeans[which.max(myMeans$count),]$group, ]

作为第二种方法，您可以尝试data.table：

library(data.table)
setDT(a)

a[group == a[, list("count"=mean(count)), by=group
             ][, which.max(count)], ]

返回

   group count
1:     3   136
2:     3   114
3:     3   134
4:     3   126

Answer 3

也许还有一些xtabs / tabulate也有一些乐趣（如果groups不仅仅是数字，则需要将names添加到which.max呼叫）

a[a$group == which.max(xtabs(count ~ group, a) / tabulate(a$group)),]
#    group count
# 9      3   136
# 10     3   114
# 11     3   134
# 12     3   126

或与rowsum

结合使用

a[a$group == which.max(rowsum.default(a$count, a$group) / tabulate(a$group)), ]
#    group count
# 9      3   136
# 10     3   114
# 11     3   134
# 12     3   126

Answer 4

使用dplyr：

a %>% group_by(group) %>% 
    mutate(mc = mean(count)) %>% ungroup() %>% 
    filter(mc == max(mc)) %>% select(-mc)

Source: local data frame [4 x 2]

  group count
  (dbl) (int)
1     3   136
2     3   114
3     3   134
4     3   126

data.table的另一个选项：

a[a[, .(mc = mean(count)), .(group)][mc == max(mc), -"mc", with=F], on = "group"]
   group count
1:     3   136
2:     3   114
3:     3   134
4:     3   126

按ID分组并仅过滤具有最大平均值的组

4 个答案: