每组子集特定行[关闭]答案

【问题标题】：Subset specific rows per group [closed]每组子集特定行[关闭]
【发布时间】：2019-11-27 08:43:15
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

    Group     V2   V3   V4
      1        D    F    W 
      1        T    A    L 
      1        P    F    P 
      2        T    F    L 
      2        R    R    O 
      2        D    Y    L 
      2        D    F    I 
      ...

我有这样的清单：

 [1]  1 3
 [2]  4
 [3]  2 3 4

列表的每个元素都表示我想为每个组保留哪一行。所以我只想在数据框中保留 Group==1 的第 1 行和第 3 行；第二组第4行；第三组的第 2、3 和 4 行等。

我已经很努力了，但我还没有找到一个简单的方法，尽管我很确定肯定有一个使用 apply 或类似的东西。

【问题讨论】：

标签： r subset slice apply

【解决方案1】：

你可以的，

do.call(rbind, Map(function(x, y) x[y,], split(df, df$Group), l1))
#    Group V2 V3 V4
#1.1     1  D  F  W
#1.3     1  P  F  P
#2       2  D  F  I

在哪里，

l1 <- list(c(1, 3), 4)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用以下对象，一个 data.frame 和一个列表，类似于你的：

df <- read.table(text = "Group     V2   V3   V4
      1        D    F    W 
      1        T    A    L 
      1        P    F    P 
      2        T    F    L 
      2        R    R    O 
      2        D    Y    L 
      2        D    F    I
      3        E    F    I
      3        F    F    I
      3        G    F    I
      3        T    F    I", header = T)
l <- list(c(1, 3), 4, c(2:4))

do.call(rbind, lapply(seq_along(l), function(i) df[df$Group == i,][l[[i]],]))
#   Group V2 V3 V4
#1      1  D  F  W
#3      1  P  F  P
#7      2  D  F  I
#9      3  F  F  I
#10     3  G  F  I
#11     3  T  F  I

产生与更简单的 data.table 方法相同的结果：

library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
dt[, .SD[l[[.GRP]]], Group]

或

dt[, .SD[l[[unlist(.BY)]]], Group]

#   Group V2 V3 V4
#1:     1  D  F  W
#2:     1  P  F  P
#3:     2  D  F  I
#4:     3  F  F  I
#5:     3  G  F  I
#6:     3  T  F  I

【讨论】：

【解决方案3】：

使用tidyverse的选项

library(tidyverse)
df %>% 
   group_split(Group) %>% 
   map2_df(l, ~ .x %>% 
                  slice(.y))
# A tibble: 6 x 4
#  Group V2    V3    V4   
#  <int> <fct> <fct> <fct>
#1     1 D     F     W    
#2     1 P     F     P    
#3     2 D     F     I    
#4     3 F     F     I    
#5     3 G     F     I    
#6     3 T     F     I

数据

df <- structure(list(Group = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 3L), V2 = structure(c(1L, 7L, 5L, 7L, 6L, 1L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 7L), .Label = c("D", "E", "F", "G", "P", "R", "T"), class = "factor"), 
    V3 = structure(c(2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L), .Label = c("A", "F", "R", "Y"), class = "factor"), V4 = structure(c(5L, 
    2L, 4L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("I", 
    "L", "O", "P", "W"), class = "factor")), class = "data.frame", 
   row.names = c(NA, 
-11L))

l <- list(c(1, 3), 4, 2:4)

【讨论】：