วิธีเลือกแถวที่มีค่าสูงสุดในแต่ละกลุ่ม

Question 1

ในชุดข้อมูลที่มีการสังเกตหลายครั้งสำหรับแต่ละเรื่องฉันต้องการใช้ชุดย่อยที่มีค่าข้อมูลสูงสุดสำหรับแต่ละระเบียนเท่านั้น ตัวอย่างเช่นชุดข้อมูลต่อไปนี้:

ID    <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)

group <- data.frame(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)

Subject 1, 2, และ 3 มีค่า pt มากที่สุดคือ 5, 17 และ 5 ตามลำดับ

ฉันจะหาค่า pt ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับแต่ละเรื่องได้อย่างไรจากนั้นจึงใส่ข้อสังเกตนี้ในกรอบข้อมูลอื่น กรอบข้อมูลผลลัพธ์ควรมีค่า pt ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับแต่ละเรื่องเท่านั้น

Question 2

นี่คือdata.tableวิธีแก้ปัญหา:

require(data.table) ## 1.9.2
group <- as.data.table(group)

หากคุณต้องการเก็บรายการทั้งหมดที่สอดคล้องกับค่าสูงสุดของptแต่ละกลุ่ม:

group[group[, .I[pt == max(pt)], by=Subject]$V1]
#    Subject pt Event
# 1:       1  5     2
# 2:       2 17     2
# 3:       3  5     2

หากคุณต้องการเพียงค่าสูงสุดแรกของpt:

group[group[, .I[which.max(pt)], by=Subject]$V1]
#    Subject pt Event
# 1:       1  5     2
# 2:       2 17     2
# 3:       3  5     2

ในกรณีนี้จะไม่สร้างความแตกต่างเนื่องจากไม่มีค่าสูงสุดหลายค่าภายในกลุ่มใด ๆ ในข้อมูลของคุณ

Question 3

วิธีที่ง่ายที่สุดคือการใช้ฟังก์ชัน group_by และ top_n ใน dplyr

    group %>% group_by(Subject) %>% top_n(1, pt)

ผลลัพธ์ที่คุณได้รับคือ

    Source: local data frame [3 x 3]
    Groups: Subject [3]

      Subject    pt Event
        (dbl) (dbl) (dbl)
    1       1     5     2
    2       2    17     2
    3       3     5     2

Question 4

วิธีแก้ปัญหาที่สั้นกว่าโดยใช้data.table:

setDT(group)[, .SD[which.max(pt)], by=Subject]
#    Subject pt Event
# 1:       1  5     2
# 2:       2 17     2
# 3:       3  5     2

Question 5

อีกทางเลือกหนึ่งคือ slice

library(dplyr)
group %>%
     group_by(Subject) %>%
     slice(which.max(pt))
#    Subject    pt Event
#    <dbl> <dbl> <dbl>
#1       1     5     2
#2       2    17     2
#3       3     5     2

Question 6

dplyrวิธีการแก้ปัญหา:

library(dplyr)
ID <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)
group <- data.frame(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)

group %>%
    group_by(Subject) %>%
    summarize(max.pt = max(pt))

สิ่งนี้ให้กรอบข้อมูลต่อไปนี้:

  Subject max.pt
1       1      5
2       2     17
3       3      5

Question 7

ฉันไม่แน่ใจว่าคุณต้องการทำอะไรเกี่ยวกับคอลัมน์เหตุการณ์ แต่ถ้าคุณต้องการเก็บไว้ด้วยเช่นกัน

isIDmax <- with(dd, ave(Value, ID, FUN=function(x) seq_along(x)==which.max(x)))==1
group[isIDmax, ]

#   ID Value Event
# 3  1     5     2
# 7  2    17     2
# 9  3     5     2

ที่นี่เราใช้aveเพื่อดูคอลัมน์ "ค่า" สำหรับ "ID" แต่ละรายการ จากนั้นเราจะพิจารณาว่าค่าใดเป็นค่าสูงสุดจากนั้นเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ตรรกะที่เราสามารถใช้เพื่อย่อย data.frame ดั้งเดิมได้

Question 8

do.call(rbind, lapply(split(group,as.factor(group$Subject)), function(x) {return(x[which.max(x$pt),])}))

การใช้ฐาน R

Question 9

ตั้งแต่ {} dplyr v1.0.0 (พฤษภาคม 2020) มีใหม่ไวยากรณ์ที่เหนือกว่าslice_*top_n()

ดูเพิ่มเติมhttps://dplyr.tidyverse.org/reference/slice.html

library(tidyverse)

ID    <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)

group <- data.frame(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)

group %>% 
  group_by(Subject) %>% 
  slice_max(pt)
#> # A tibble: 3 x 3
#> # Groups:   Subject [3]
#>   Subject    pt Event
#>     <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1       1     5     2
#> 2       2    17     2
#> 3       3     5     2

^{สร้างเมื่อ 2020-08-18 โดยแพ็คเกจ reprex (v0.3.0.9001)}

ข้อมูลเซสชัน

sessioninfo::session_info()
#> ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
#>  setting  value                                      
#>  version  R version 4.0.2 Patched (2020-06-30 r78761)
#>  os       macOS Catalina 10.15.6                     
#>  system   x86_64, darwin17.0                         
#>  ui       X11                                        
#>  language (EN)                                       
#>  collate  en_US.UTF-8                                
#>  ctype    en_US.UTF-8                                
#>  tz       Europe/Berlin                              
#>  date     2020-08-18                                 
#> 
#> ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
#>  package     * version    date       lib source                            
#>  assertthat    0.2.1      2019-03-21 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  backports     1.1.8      2020-06-17 [1] CRAN (R 4.0.1)                    
#>  blob          1.2.1      2020-01-20 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  broom         0.7.0      2020-07-09 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  cellranger    1.1.0      2016-07-27 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  cli           2.0.2      2020-02-28 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  colorspace    1.4-1      2019-03-18 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  crayon        1.3.4      2017-09-16 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  DBI           1.1.0      2019-12-15 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  dbplyr        1.4.4      2020-05-27 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  digest        0.6.25     2020-02-23 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  dplyr       * 1.0.1      2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  ellipsis      0.3.1      2020-05-15 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  evaluate      0.14       2019-05-28 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  fansi         0.4.1      2020-01-08 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  forcats     * 0.5.0      2020-03-01 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  fs            1.5.0      2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  generics      0.0.2      2018-11-29 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  ggplot2     * 3.3.2      2020-06-19 [1] CRAN (R 4.0.1)                    
#>  glue          1.4.1      2020-05-13 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  gtable        0.3.0      2019-03-25 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  haven         2.3.1      2020-06-01 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  highr         0.8        2019-03-20 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  hms           0.5.3      2020-01-08 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  htmltools     0.5.0      2020-06-16 [1] CRAN (R 4.0.1)                    
#>  httr          1.4.2      2020-07-20 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  jsonlite      1.7.0      2020-06-25 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  knitr         1.29       2020-06-23 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  lifecycle     0.2.0      2020-03-06 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  lubridate     1.7.9      2020-06-08 [1] CRAN (R 4.0.1)                    
#>  magrittr      1.5        2014-11-22 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  modelr        0.1.8      2020-05-19 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  munsell       0.5.0      2018-06-12 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  pillar        1.4.6      2020-07-10 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  pkgconfig     2.0.3      2019-09-22 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  purrr       * 0.3.4      2020-04-17 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  R6            2.4.1      2019-11-12 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  Rcpp          1.0.5      2020-07-06 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  readr       * 1.3.1      2018-12-21 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  readxl        1.3.1      2019-03-13 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  reprex        0.3.0.9001 2020-08-13 [1] Github (tidyverse/reprex@23a3462) 
#>  rlang         0.4.7      2020-07-09 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  rmarkdown     2.3.3      2020-07-26 [1] Github (rstudio/rmarkdown@204aa41)
#>  rstudioapi    0.11       2020-02-07 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  rvest         0.3.6      2020-07-25 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  scales        1.1.1      2020-05-11 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  sessioninfo   1.1.1      2018-11-05 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  stringi       1.4.6      2020-02-17 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  stringr     * 1.4.0      2019-02-10 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  styler        1.3.2.9000 2020-07-05 [1] Github (pat-s/styler@51d5200)     
#>  tibble      * 3.0.3      2020-07-10 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  tidyr       * 1.1.1      2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  tidyselect    1.1.0      2020-05-11 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  tidyverse   * 1.3.0      2019-11-21 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  utf8          1.1.4      2018-05-24 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  vctrs         0.3.2      2020-07-15 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  withr         2.2.0      2020-04-20 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  xfun          0.16       2020-07-24 [1] CRAN (R 4.0.2)                    
#>  xml2          1.3.2      2020-04-23 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#>  yaml          2.2.1      2020-02-01 [1] CRAN (R 4.0.0)                    
#> 
#> [1] /Users/pjs/Library/R/4.0/library
#> [2] /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library

Question 10

โซลูชันฐานอื่น

group_sorted <- group[order(group$Subject, -group$pt),]
group_sorted[!duplicated(group_sorted$Subject),]

# Subject pt Event
#       1  5     2
#       2 17     2
#       3  5     2

จัดลำดับเฟรมข้อมูลโดยpt(จากมากไปหาน้อย) จากนั้นลบแถวที่ซ้ำกันในSubject

Question 11

อีกหนึ่งวิธีแก้ปัญหาพื้นฐาน R:

merge(aggregate(pt ~ Subject, max, data = group), group)

  Subject pt Event
1       1  5     2
2       2 17     2
3       3  5     2

Question 12

นี่เป็นอีกdata.tableวิธีแก้ปัญหาเนื่องจากwhich.maxไม่สามารถใช้กับอักขระได้

library(data.table)
group <- data.table(Subject=ID, pt=Value, Event=Event)

group[, .SD[order(pt, decreasing = TRUE) == 1], by = Subject]

Question 13

byเป็นเวอร์ชันtapplyสำหรับ data frames:

res <- by(group, group$Subject, FUN=function(df) df[which.max(df$pt),])

ส่งคืนวัตถุของคลาสbyดังนั้นเราจึงแปลงเป็น data frame:

do.call(rbind, b)
  Subject pt Event
1       1  5     2
2       2 17     2
3       3  5     2

Question 14

ในฐานคุณสามารถใช้aveเพื่อรับmaxต่อกลุ่มและเปรียบเทียบสิ่งนี้ptและรับเวกเตอร์ตรรกะเพื่อย่อยdata.frame.

group[group$pt == ave(group$pt, group$Subject, FUN=max),]
#  Subject pt Event
#3       1  5     2
#7       2 17     2
#9       3  5     2

หรือเปรียบเทียบที่มีอยู่แล้วในฟังก์ชัน

group[as.logical(ave(group$pt, group$Subject, FUN=function(x) x==max(x))),]
#group[ave(group$pt, group$Subject, FUN=function(x) x==max(x))==1,] #Variant
#  Subject pt Event
#3       1  5     2
#7       2 17     2
#9       3  5     2

Question 15

อีกdata.tableทางเลือกหนึ่ง:

library(data.table)
setDT(group)
group[group[order(-pt), .I[1L], Subject]$V1]

หรืออื่น ๆ (อ่านได้น้อยกว่า แต่เร็วกว่าเล็กน้อย):

group[group[, rn := .I][order(Subject, -pt), {
    rn[c(1L, 1L + which(diff(Subject)>0L))]
}]]

รหัสเวลา:

library(data.table)
nr <- 1e7L
ng <- nr/4L
set.seed(0L)
DT <- data.table(Subject=sample(ng, nr, TRUE), pt=1:nr)#rnorm(nr))
DT2 <- copy(DT)


microbenchmark::microbenchmark(times=3L,
    mtd0 = {a0 <- DT[DT[, .I[which.max(pt)], by=Subject]$V1]},
    mtd1 = {a1 <- DT[DT[order(-pt), .I[1L], Subject]$V1]},
    mtd2 = {a2 <- DT2[DT2[, rn := .I][
        order(Subject, -pt), rn[c(TRUE, diff(Subject)>0L)]
    ]]},
    mtd3 = {a3 <- unique(DT[order(Subject, -pt)], by="Subject")}
)
fsetequal(a0[order(Subject)], a1[order(Subject)])
#[1] TRUE
fsetequal(a0[order(Subject)], a2[, rn := NULL][order(Subject)])
#[1] TRUE
fsetequal(a0[order(Subject)], a3[order(Subject)])
#[1] TRUE

การกำหนดเวลา:

Unit: seconds
 expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
 mtd0 3.256322 3.335412 3.371439 3.414502 3.428998 3.443493     3
 mtd1 1.733162 1.748538 1.786033 1.763915 1.812468 1.861022     3
 mtd2 1.136307 1.159606 1.207009 1.182905 1.242359 1.301814     3
 mtd3 1.123064 1.166161 1.228058 1.209257 1.280554 1.351851     3

Question 16

data.tableวิธีแก้ปัญหาอื่น:

library(data.table)
setDT(group)[, head(.SD[order(-pt)], 1), by = .(Subject)]

Question 17

หากคุณต้องการค่า pt ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับหัวเรื่องคุณสามารถใช้:

   pt_max = as.data.frame(aggregate(pt~Subject, group, max))