Вычислить максимальное значение для нескольких столбцов несколькими группами
Самый сжатый способ, который не упоминается ни в одном из других ответов, вероятно, следующий:
>>> d = {2:3, 1:89, 4:5, 3:0}
>>> dict(sorted(d.items()))
{1: 89, 2: 3, 3: 0, 4: 5}
3
задан PoGibas 13 July 2018 в 19:51
поделиться
5 ответов
Решение с использованием data.table. Найти максимальное значение в столбцах 3:5 (столбцы оценки) с помощью ID и Group.
library(data.table)
setDT(d)
d[, .(Max = do.call(max, .SD)), .SDcols = 3:5, .(ID, Group)]
ID Group Max
1: a1 abc 11
2: a1 def 5
3: a2 def 11
Данные:
d <- structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("a1",
"a2"), class = "factor"), Group = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label =
c("abc",
"def"), class = "factor"), Score1 = c(10L, 0L, 0L, 5L), Score2 = c(0L,
0L, 5L, 10L), Score3 = c(0L, 11L, 2L, 11L)), class = "data.frame", row.names =
c(NA,
-4L))
3
ответ дан PoGibas 17 August 2018 в 12:11
поделиться
Вот несколько других опций с tidyverse
library(tidyverse)
df1 %>%
group_by(ID, Group) %>%
nest %>%
mutate(Max = map_dbl(data, ~ max(unlist(.x)))) %>%
select(-data)
Или с помощью pmax
df1 %>%
mutate(Max = pmax(!!! rlang::syms(names(.)[3:5]))) %>%
group_by(ID, Group) %>%
summarise(Max = max(Max))
# A tibble: 3 x 3
# Groups: ID [?]
# ID Group Max
# <fct> <fct> <dbl>
#1 a1 abc 11
#2 a1 def 5
#3 a2 def 11
Или с помощью base R
aggregate(cbind(Max = do.call(pmax, df1[3:5])) ~ ID + Group, df1, max)
1
ответ дан akrun 17 August 2018 в 12:11
поделиться
Вот базовое R-решение
# gives 2x2 table
x <- by(df[, !names(df) %in% c("ID", "Group")], list(df$ID, df$Group), max)
# get requested format
tmp <- expand.grid(ID = rownames(x), Group = colnames(x))
tmp$Max <- as.vector(x)
tmp[complete.cases(tmp), ]
#R ID Group Max
#R 1 a1 abc 11
#R 3 a1 def 5
#R 4 a2 def 11
с
df <- structure(list(
ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("a1", "a2"), class = "factor"),
Group = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("abc", "def"), class = "factor"),
Score1 = c(10L, 0L, 0L, 5L), Score2 = c(0L, 0L, 5L, 10L),
Score3 = c(0L, 11L, 2L, 11L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
0
ответ дан Benjamin Christoffersen 17 August 2018 в 12:11
поделиться
Вот решение tidyverse с использованием nest:
library(tidyverse)
df %>%
nest(-(1:2),.key="Max") %>%
mutate_at("Max",map_dbl, max)
# ID Group Max
# 1 a1 abc 11
# 2 a1 def 5
# 3 a2 def 11
В базе R:
res <- aggregate(. ~ ID + Group,df,max)
res <- cbind(res[1:2], Max = do.call(pmax,res[-(1:2)]))
res
# ID Group Max
# 1 a1 abc 11
# 2 a1 def 5
# 3 a2 def 11
0
ответ дан Moody_Mudskipper 17 August 2018 в 12:11
поделиться
Решение с использованием tidyverse.
library(tidyverse)
dat2 <- dat1 %>%
gather(Column, Value, starts_with("Score")) %>%
group_by(ID, Group) %>%
summarise(Max = max(Value)) %>%
ungroup()
dat2
# # A tibble: 3 x 3
# ID Group Max
# <fct> <fct> <dbl>
# 1 a1 abc 11
# 2 a1 def 5
# 3 a2 def 11
3
ответ дан www 17 August 2018 в 12:11
поделиться
Другие вопросы по тегам:
melt(DT, meas=patterns("Score"))[, .(Max = max(value)), by=.(ID, Group)]– Frank 13 July 2018 в 19:57