基于 R 中的两个标准聚合数据的有效方法答案

【问题标题】：Efficient way to aggregate data based on two criteria in R基于 R 中的两个标准聚合数据的有效方法
【发布时间】：2018-01-23 15:14:22
【问题描述】：

我从大型数据框中抽取了一个样本。对于每个 id，我想要 每个类别 的 前 n 个因素。我曾尝试使用嵌套的 for 循环，但我认为这根本不是有效的方法。请在下面找到数据和我的尝试。

id = c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2) 
category = c("A","A","A","B","B","B","A","A","A","A","B","B","B") 
factor= c("A1","A2","A3","B1","B2","B3","A2","A1","A3","A4","B2","B1","B3") 
rank = c(2,1,5,2,1,6,12,10,8,9,23,12,10) 

df = data.frame(id,category,factor,rank)

df$rank <- as.integer(df$rank)
cat <- as.data.frame(table(df$category))
list1 <- list()
list2 <- list()

for(i in 1:length(unique(df$id))){

  for(j in 1:nrow(cat))
  {
    list1[[j]] <- df[order(rank),][id==df[,id[i]]&category==cat[[1]][j] ,][1:2] 
  }
  rbind_list1 <- rbindlist(list1)
  list2[[i]] <- rbind_list1[rowSums(is.na(rbind_list1)) != ncol(rbind_list1),]

}
final <- do.call(rbind, list2)
df <- final[rowSums(is.na(final)) != ncol(final),]



DESIRED OUTPUT:

id  category factor rank
1     A        A2    1
1     A        A1    2
1     B        B1    2
1     B        B2    1
2     A        A3    8
2     A        A4    9
2     B        B3    10
2     B        B1    12

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr data.table tidyr

【解决方案1】：

使用基础 R，您可以这样做：

topn <- function(df, n) do.call(rbind, by(df, list(id, category), function(x) x[order(x$rank), ][1:n, ]))

topn(df, 2)  

   id category factor rank
2   1        A     A2    1
1   1        A     A1    2
9   2        A     A3    8
10  2        A     A4    9
5   1        B     B2    1
4   1        B     B1    2
13  2        B     B3   10
12  2        B     B1   12

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 data.table 你就可以做到

library(data.table)
n <- 2
df <- setDT(df)
df[order(rank),.SD[1:n], by = .(id,category)]

1:  1        A     A2    1
2:  1        A     A1    2
3:  1        B     B2    1
4:  1        B     B1    2
5:  2        A     A3    8
6:  2        A     A4    9
7:  2        B     B3   10
8:  2        B     B1   12

或者如果你想更快

df[df[order(rank),.I[1:n], by = .(id,category)]$V1]

我不明白 dplyr，让别人找到它

【讨论】：