Question

假设我有一个数据框：

t <- data.frame(d1=c( 694, 695, 696, 2243, 2244, 2651, 2652 ),
                d2=c(1.80950881, 1.80951007, 1.80951052, 1.46499982, 1.46500087, 1.14381419, 1.14381319 ))

    d1       d2
1  694 1.809509
2  695 1.809510
3  696 1.809511
4 2243 1.465000
5 2244 1.465001
6 2651 1.143814
7 2652 1.143813

我希望按列d2分组具有非常接近但不完全相等的值的实数值。因此，在这个例子中，在聚合之后，我想获得以下数据集：

    d1       d2
1  694 1.809509
2 2243 1.465000
3 2652 1.143813

从每个组中获取最小d2值的行。

使用aggregate功能，我的第一次尝试：

aggregate(t, by=list(t$d2), FUN=min)
   Group.1   d1       d2
1 1.143813 2652 1.143813
2 1.143814 2651 1.143814
3 1.465000 2243 1.465000
4 1.465001 2244 1.465001
5 1.809509  694 1.809509
6 1.809510  695 1.809510
7 1.809511  696 1.809511

远未实现我的目标。

我怎样才能告诉aggregate不是通过完全相等来分组，而是通过提供容错的相等性来分组？

Answer 1

这项工作与你的玩具数据我不知道真实的，你可能需要四舍五入到更多或更少的数字

aggregate(t, by=list(round(t$d2,4)), FUN=min)

Answer 2

以下是tidyverse的方法：

library(tidyverse)
t %>%
  group_by(round(d2, 1)) %>% #group by rounded d2
  filter(d2 == min(d2)) %>% #filter min d1 in each group
  ungroup() %>% #ungroup so you can remove the grouping column
  select(-3)

R：如何使用给定的容错

2 个答案: