【问题标题】：Tidyverse: filtering n largest groups in grouped dataframeTidyverse：过滤分组数据框中的 n 个最大组
【发布时间】：2018-09-27 07:55:06
【问题描述】：

我想根据count过滤n个最大的组，然后对过滤后的dataframe做一些计算

这是一些数据

Brand <- c("A","B","C","A","A","B","A","A","B","C")
Category <- c(1,2,1,1,2,1,2,1,2,1)
Clicks <- c(10,11,12,13,14,15,14,13,12,11)
df <- data.frame(Brand,Category,Clicks)

|Brand | Category| Clicks|
|:-----|--------:|------:|
|A     |        1|     10|
|B     |        2|     11|
|C     |        1|     12|
|A     |        1|     13|
|A     |        2|     14|
|B     |        1|     15|
|A     |        2|     14|
|A     |        1|     13|
|B     |        2|     12|
|C     |        1|     11|

这是我的预期输出。我想按计数过滤掉两个最大的品牌，然后找到每个品牌/类别组合中的平均点击次数

|Brand | Category| mean_clicks|
|:-----|--------:|-----------:|
|A     |        1|        12.0|
|A     |        2|        14.0|
|B     |        1|        15.0|
|B     |        2|        11.5|

我认为可以用这样的代码实现（但不能）

df %>%
  group_by(Brand, Category) %>%
  top_n(2, Brand) %>% # Largest 2 brands by count
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))

编辑：理想的答案应该能够用于数据库表以及本地表

【问题讨论】：

您可能想明确您打算使用的 DBMS，并非所有 DBMS 都支持窗口函数，dbplyr 可能需要它们进行某些翻译。我相信@Ronak 的答案应该适用于支持窗口函数但由于add_count 而对其他人失败的数据库，解决方法是将子查询分组和计数，将其加入原始查询并继续。
实际上@Paul 的解决方案可能会立即起作用，因为它似乎就是这样做的

标签： r dplyr top-n

【解决方案1】：

另一个使用join 过滤数据框的dplyr 解决方案：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(Brand) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  top_n(2) %>% # select top 2
  left_join(df, by = "Brand") %>% # filters out top 2 Brands
  group_by(Brand, Category) %>%
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))

# # A tibble: 4 x 3
# # Groups:   Brand [?]
#   Brand Category mean_clicks
#   <fct>    <dbl>       <dbl>
# 1 A            1        12  
# 2 A            2        14  
# 3 B            1        15  
# 4 B            2        11.5

【讨论】：

+1 因为即使它比某些更长，我相信它也是唯一适用于dbplyr 支持的所有 DBMS 的解决方案。 arrange(desc(n)) %>% head(2) 可以使用 top_n 替换

【解决方案2】：

不同的dplyr 解决方案：

df %>%
  group_by(Brand) %>%
  mutate(n = n()) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(rank = dense_rank(desc(n))) %>%
  filter(rank == 1 | rank == 2) %>%
  group_by(Brand, Category) %>%
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Brand [?]
  Brand Category mean_clicks
  <fct>    <dbl>       <dbl>
1 A           1.        12.0
2 A           2.        14.0
3 B           1.        15.0
4 B           2.        11.5

或简化版本（基于@camille 的建议）：

df %>%
  group_by(Brand) %>%
  mutate(n = n()) %>%
  ungroup() %>%
  filter(dense_rank(desc(n)) < 3) %>%
  group_by(Brand, Category) %>%
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))

【讨论】：

我建议的唯一改进是，由于您想要前 2 个等级，而不是 rank == 1 | rank == 2，您可以使用 rank <= 2 或 rank < 3 使其更干净。这样，您还可以轻松跳过 mutate 行并在 filter 调用中创建排名

【解决方案3】：

编辑

根据更新后的问题，我们可以先添加一个计数列，只过滤顶部的n 组计数，然后group_by Brand 和Category 以找到每个组的mean。

df %>%
  add_count(Brand, sort = TRUE) %>%
  filter(n %in% head(unique(n), 2)) %>%
  group_by(Brand, Category) %>%
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))


#   Brand Category mean_clicks
#   <fct>    <dbl>       <dbl>
#1 A            1        12  
#2 A            2        14  
#3 B            1        15  
#4 B            2        11.5

原答案

我们可以group_byBrand按组进行所有计算，然后按top_n过滤顶部组

library(dplyr)
df %>%
  group_by(Brand) %>%
  summarise(n = n(), 
            mean = mean(Clicks)) %>%
  top_n(2, n) %>%
  select(-n)

#  Brand  mean
#  <fct> <dbl>
#1  A      12.8
#2  B      12.7

【讨论】：

感谢您的回答 Ronak，但我可以看到这不起作用的情况。我将编辑我的问题
使用filter(n %in% head(unique(n), 2)) 是一个非常聪明的想法。但我忍不住想一定有更快/更优雅的解决方案？
@Shinobi_Atobe 我同意。即使我觉得应该有更好的东西，但现在想不出任何东西。
如果根据dense_rank（as @tmfmnk did）进行过滤，可以跳过add_count中的排序，使用df %>% add_count(Brand) %>% filter(dense_rank(desc(n)) %in% 1:2)。不知道这是否“更快/更优雅”..;)
@Henrik yes.definitely 但它不会减少任何步骤。只是用另一个替换一个。

【解决方案4】：

data.table 的想法是获取按Brands 分组的计数并过滤前两个（按降序排序后）。然后我们与原始数据框合并，找到(Brand, Category)分组的均值

library(data.table)

#Convert to data.table
dt1 <- setDT(df)

dt1[dt1[, .(cnt = .N), by = Brand][
             order(cnt, decreasing = TRUE), .SD[1:2]][,cnt := NULL], 
                   on = 'Brand'][, .(means = mean(Clicks)), by = .(Brand, Category)][]

给出，

   Brand Category means
1:     A        1  12.0
2:     A        2  14.0
3:     B        2  11.5
4:     B        1  15.0

【讨论】：

【解决方案5】：

这个方法怎么样，使用table，来自base R -

df %>%
  filter(Brand %in% names(tail(sort(table(Brand)), 2))) %>%
  group_by(Brand, Category) %>%
  summarise(mean_clicks = mean(Clicks))

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Brand [?]
  Brand Category mean_clicks
  <chr>    <dbl>       <dbl>
1 A         1.00        12.0
2 A         2.00        14.0
3 B         1.00        15.0
4 B         2.00        11.5

【讨论】：

或 names(tail(sort(table(x)),2)) 更紧凑一点，is_in_top_group <- function(x,n) x %in% names(tail(sort(table(x)),n)) 函数可以方便重用。
@Moody_Mudskipper 谢谢！不知道我是怎么错过的。编辑了我的答案。

【解决方案6】：

与上面略有不同。只是因为我不喜欢使用大型数据集的连接。有些人可能不喜欢我制作并删除了一个小数据框，抱歉:(

df %>% count(Brand) %>% top_n(2,n) -> Top2
df %>% group_by(Brand, Category) %>% 
filter(Brand %in% Top2$Brand) %>% 
summarise(mean_clicks = mean(Clicks))
remove(Top2)

【讨论】：