Question

x <- data.frame(names=c("peter","peter", "jacob", "jacob"),
            some_score =c(5,8,6,8),
            xDate = as.Date(c("2018-01-01", "2019-01-01" , "2018-06-08", 
"2019-10-22"))

）

在此数据框中需要汇总，这样我可以获得每个名称的最新分数（彼得= 8，雅各= 8）

有快速的方法吗？现在，我正在创建两个聚合数据框并将其链接。但这似乎效率不高

Answer 1

我们可以为每个xDate获得最大为names的行。

可以使用dplyr

library(dplyr)
x %>% group_by(names) %>% slice(which.max(xDate))

#  names  some_score  Date     
#   <chr>      <dbl> <date>    
#1 jacob          8 2019-10-22
#2 peter          8 2019-01-01

或data.table

library(data.table)
setDT(x)[, .SD[which.max(xDate)], names]

Answer 2

> aggregate(x,list(x$names),tail,1)
  Group.1 names some_score      xDate
1   jacob jacob          8 2019-10-22
2   peter peter          8 2019-01-01

假设您的数据框已排序，否则首先按时间对其进行排序。

Answer 3

另一种解决方案：

Class Test2 is extended by: 
Test3,

Answer 4

R基地一号班轮：

library(magrittr)

x %>% 
  dplyr::group_by(names) %>% 
  dplyr::filter(xDate == max(xDate))

Answer 5

dplyr软件包是您解决问题的绝佳选择。

x <- data.frame(names=c("peter","peter", "jacob", "jacob"),
                some_score =c(5,8,6,8),
                xDate = as.Date(c("2018-01-01", "2019-01-01" , "2018-06-08", 
                                  "2019-10-22")))
library(dplyr)
x %>% 
  group_by(names) %>% 
  summarise(max_some_score = max(some_score))

如何在条件中聚合

5 个答案: