我有一个数据框，就像我在下面简化的那样。我想首先根据X列选择具有相同值的行，然后根据Y列选择具有相同值的行，然后从该选择中，我想取最小值。我现在用的是forloop，但似乎一定有更简单的方法。谢谢
set.seed(123)
data<-data.frame(X=rep(letters[1:3], each=8),Y=rep(c(1,2)),Z=sample(1:100, 12))
data
X Y Z
1 a 1 76
2 a 1 22
3 a 2 32
4 a 2 23
5 b 1 14
6 b 1 40
7 b 2 39
8 b 2 35
9 c 1 15
10 c 1 13
11 c 2 21
12 c 2 42
希望得到的结果。
X Y Z
2 a 1 22
4 a 2 23
5 b 1 14
8 b 2 35
10 c 1 13
11 c 2 21
下面是一个 data.table 解决办法。
library(data.table)
data = data.table(data)
data[, min(Z), by=c("X", "Y")]
根据OP的评论进行编辑。
如果我们排序的列中有一个NA值，就会创建一个额外的行。
data[2,2] <-NA
data[, min(Z,na.rm = T), by=c("X", "Y")]
X Y V1
1: a 1 31
2: a NA 79
3: a 2 14
4: b 1 31
5: b 2 14
6: c 1 50
7: c 2 25
library(tidyverse)
data %>%
group_by(X, Y) %>%
summarise(Z = min(Z))
这样就可以了 现在的另一个答案是 data.table 这是 tidyverse. 这两种方法都是极其强大的方法来处理数据清洗&操作--熟悉其中一种方法可能会有帮助!
在 基础 你可以用 aggregate 取之于民 Z 由其余列分组，如。
aggregate(Z~.,data,min)
# X Y Z
#1 a 1 31
#2 b 1 31
#3 c 1 50
#4 a 2 14
#5 b 2 14
#6 c 2 25
如果有一个 NA 在群里。
data[2,2] <-NA
忽略它。
aggregate(Z~.,data,min)
# X Y Z
#1 a 1 31
#2 b 1 31
#3 c 1 50
#4 a 2 14
#5 b 2 14
#6 c 2 25
Show it:
aggregate(data$Z, list(X=data$X, Y=addNA(data$Y)), min)
# X Y x
#1 a 1 31
#2 b 1 31
#3 c 1 50
#4 a 2 14
#5 b 2 14
#6 c 2 25
#7 a <NA> 79
这段代码如果能分成多行就更好了，但它能用，在Base-R中
do.call(rbind,
lapply(unlist(lapply(split(data,data$X), function(x) split(x,x$Y)),recursive=F), function(y) y[y$Z==min(y$Z),])
)
X Y Z
a.1 a 1 31
a.2 a 2 14
b.1 b 1 31
b.2 b 2 14
c.1 c 1 50
c.2 c 2 25