dplyr 필터 : 최소 변수가있는 행을 가져 오지만 최소값이 여러 개인 경우 첫 번째 행만 가져옵니다.

dplyr 필터 : 최소 변수가있는 행을 가져 오지만 최소값이 여러 개인 경우 첫 번째 행만 가져옵니다.

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dplyr각 그룹 내에서 변수의 최소값을 가진 해당 행만 반환되는 방식 으로을 사용하여 그룹화 된 필터를 만들고 싶습니다 x.

내 문제는 예상대로 여러 최소값의 경우 최소값을 가진 모든 행이 반환됩니다. 하지만 제 경우에는 최소값이 여러 개인 경우 첫 번째 행만 원합니다 .

예를 들면 다음과 같습니다.

df <- data.frame(
A=c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"),
x=c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5),
y=rnorm(9)
)

library(dplyr)
df.g <- group_by(df, A)
filter(df.g, x == min(x))

예상대로 모든 최소값이 반환됩니다.

Source: local data frame [6 x 3]
Groups: A

  A x           y
1 A 1 -1.04584335
2 A 1  0.97949399
3 B 2  0.79600971
4 C 5 -0.08655151
5 C 5  0.16649962
6 C 5 -0.05948012

ddply를 사용하면 다음과 같이 작업에 접근했을 것입니다.

library(plyr)
ddply(df, .(A), function(z) {
    z[z$x == min(z$x), ][1, ]
})

... 작동합니다 :

  A x           y
1 A 1 -1.04584335
2 B 2  0.79600971
3 C 5 -0.08655151

Q : dplyr에서 이에 접근하는 방법이 있습니까? (속도상의 이유로)

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최신 정보

dplyr> = 0.3을 사용하면 이 작업에 대해 제가 가장 좋아하는 접근 방식 인와 함께 slice함수를 사용할 수 있습니다 which.min.

df %>% group_by(A) %>% slice(which.min(x))
#Source: local data frame [3 x 3]
#Groups: A
#
#  A x          y
#1 A 1  0.2979772
#2 B 2 -1.1265265
#3 C 5 -1.1952004

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원래 답변

샘플 데이터의 경우 두 개를 차례로 사용할 수도 있습니다 filter.

group_by(df, A) %>% 
  filter(x == min(x)) %>% 
  filter(1:n() == 1)

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완전성을 위해 : 다음 dplyr은 @hadley 및 @Arun의 의견에서 파생 된 최종 솔루션입니다.

library(dplyr)
df.g <- group_by(df, A)
filter(df.g, rank(x, ties.method="first")==1)

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그 가치에 data.table대해 관심이있는 사람들을 위한 해결책이 있습니다.

# approach with setting keys
dt <- as.data.table(df)
setkey(dt, A,x)
dt[J(unique(A)), mult="first"]

# without using keys
dt <- as.data.table(df)
dt[dt[, .I[which.min(x)], by=A]$V1]

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이것은 사용하여 수행 할 수 있습니다 row_number와 함께 group_by. row_number값뿐만 아니라 벡터 내 상대적 순서에 따라 순위를 할당하여 동점을 처리합니다. 최소값이 x다음 과 같은 각 그룹의 첫 번째 행을 가져 오려면

df.g <- group_by(df, A)
filter(df.g, row_number(x) == 1)

자세한 내용은 창 기능에 대한 dplyr 비 네트를 참조하십시오 .

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I like sqldf for its simplicity..

sqldf("select A,min(X),y from 'df.g' group by A")

Output:

A min(X)          y

1 A      1 -1.4836989

2 B      2  0.3755771

3 C      5  0.9284441

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Another way to do it:

set.seed(1)
x <- data.frame(a = rep(1:2, each = 10), b = rnorm(20))
x <- dplyr::arrange(x, a, b)
dplyr::filter(x, !duplicated(a))

Result:

  a          b
1 1 -0.8356286
2 2 -2.2146999

Could also be easily adapted for getting the row in each group with maximum value.

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Came here looking for a way to do this with more than one. This will give the bottom ten, breaking ties by last, I believe

df.g %>%
top_n(-10,row_number(x))

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/21308436/dplyr-filter-get-rows-with-minimum-of-variable-but-only-the-first-if-multiple