我想为n行的数据框子集，这些行按变量分组，并按另一个变量降序排序。这将是一个明确的例子：
d1 <- data.frame(Gender = c("M", "M", "F", "F", "M", "M", "F",
"F"), Age = c(15, 38, 17, 35, 26, 24, 20, 26))
我希望得到2行，每行按年龄排序，每个性别。所需的输出是：
Gender Age
F 35
F 26
M 38
M 26
我在这里寻找订单，排序和其他解决方案，但找不到合适的解决方案来解决这个问题。我感谢您的帮助。
使用来自ddply()的plyr的一种解决方案
require(plyr)
ddply(d1, "Gender", function(x) head(x[order(x$Age, decreasing = TRUE) , ], 2))
使用data.table包
require(data.table)
dt1<-data.table(d1)# to speedup you can add setkey(dt1,Gender)
dt1[,.SD[order(Age,decreasing=TRUE)[1:2]],by=Gender]
我确信有更好的答案，但这是一种方法：
require(plyr)
ddply(d1, c("Gender", "-Age"))[c(1:2, 5:6),-1]
如果您拥有的数据框大于此处提供的数据框，并且不希望在视觉上检查要选择的行，请使用以下命令：
new.d1=ddply(d1, c("Gender", "-Age"))[,-1]
pos=match('M',new.d1$Gender) # pos wil show index of first entry of M
new.d1[c(1:2,pos:(pos+1)),]
如果您只是想进行排序，那就更容易了：
d1 <- transform(d1[order(d1$Age, decreasing=TRUE), ], Gender=as.factor(Gender))
然后你可以打电话：
require(plyr)
d1 <- ddply(d1, .(Gender), head, n=2)
将每个性别子组的前两个子集化。
如果您需要，例如前两位女性和前三位男性，我有一个建议：
library(plyr)
m<-d1[order(d1$Age, decreasing = TRUE) , ]
h<-mapply(function(x,y) head(x,y), split(m$Age,m$Gender),y=c(2,3))
ldply (h, data.frame)
您只需要更改最终数据帧的名称。
d1 = d1[order(d1$Gender, -d1$Age),]
d1 = d1[ave(d1$Age, d1$Gender, FUN = seq_along) <= 2, ]
有一个类似的问题，并发现这个方法真的很快用于具有150万条记录的data.frame