Как создать новый сводной data.frame только с самыми большими значениями data.frame
Я попробовал код ниже, но результат оказался не таким, как я ожидал.
n<-c('A','B','C','A','B','C','A','B','C')
x1<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
x2<-c(9,8,7,4,5,6,1,2,3)
df<-data.frame(n, x1, x2)
df%>%
group_by(n)%>%
mutate('x1'=max('x1'), 'x2'=max('x2'))
i wanted this
n X1 X2
A 7 9
B 8 8
C 9 7
A data.table опция
library(data.table)
setDT(df)[, Map(max, .SD), n]
дает
n x1 x2
1: A 7 9
2: B 8 8
3: C 9 7
Просто измените его на x1 = max(x1) без кавычек и замените mutate на summarise.
df%>%
group_by(n)%>%
summarise(x1=max(x1), x2=max(x2))
Я использую кавычки, когда имя R не распознается
Да ну, это не то, что вы должны делать. См. ?mutate и ?summarise.
Мы можем использовать across с group_by
library(dplyr)
df %>%
group_by(n) %>%
summarise(across(everything(), max, na.rm = TRUE))
-выход
# A tibble: 3 x 3
n x1 x2
<chr> <dbl> <dbl>
1 A 7 9
2 B 8 8
3 C 9 7
Или используйте aggregate в base R
aggregate(.~ n, df, max)
это нормально, но если мне нужно выбрать определенные столбцы
@carvalhosantos просто укажите с помощью любого из select-helpers c(x1, x2) или starts_with('x') и т. д.
Работает ли это:
library(dplyr)
df %>% group_by(n ) %>% summarise(across(x1:x2, max))
# A tibble: 3 x 3
n x1 x2
<chr> <dbl> <dbl>
1 A 7 9
2 B 8 8
3 C 9 7
привет, этот разрешает, но будет ли он служить только для числа? и если у меня нет данных (NA)
@carvalhosantos, если в ваших данных есть NA, используйте: summarise(across(x1:x2, max, na.rm = TRUE))
я пытаюсь в моем реальном data.frame, но у меня есть ошибка: Erro: across()` должен использоваться только внутри глаголов dplyr. Запустите rlang::last_error(), чтобы узнать, где произошла ошибка.`
@carvalhosantos, summarise — это глагол dplyr, не знаю, почему вы получаете эту ошибку.
Как правило, функции dplyr можно запутать, заключая имена столбцов в кавычки. И я не думаю, что
mutate— правильный глагол dplyr для агрегации.Если вы просмотрели страницу справки для
mutate, а не разместили ответ, вы должны были увидеть ссылку наsummariseв разделе «См. также».