例如：INPUT DATAFRAME是： –
INPUT group
4000 1
4000 1
2000 2
3000 3
2000 4
2000 4
2000 4
输出： – 动态分配给任意随机向量并生成输出： –
具有最大重复组编号的第一个数据帧,具有重复组的第二高元素的第二个数据帧,依此类推……
OUTPUT
1.首先
INPUT group
2000 4
2000 4
2000 4
2.second
INPUT group
4000 1
4000 1
3.third
INPUT group
2000 2
4.fourth
INPUT group
3000 3
用更简单的词语 – 我想将数据帧划分为一些组,在结果中,我希望通过分配一些变量来按升序排列所有组.
到目前为止,我试过这个：
x<-setDT(df)[, group := rleid(df$INPUT)]
这将对小组进行排序.我又尝试了一次,即：
y<-x[x$group == which.max(tabulate(x$group)), ]
但这只返回具有最大重复组元素数的组.
解决方法:
我不确定你是否需要一次性输出所有产品.但这是一个可能有所帮助的想法.我正在使用dplyr包.首先让我重新创建您提供的数据集作为输入：
library(dplyr)
DF <- data.frame(INPUT = c(4000,4000,2000,3000,2000,2000,2000), group = c(1,1,2,3,4,4,4))
df <- tbl_df(DF)
df
产量
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 4000 1
2 4000 1
3 2000 2
4 3000 3
5 2000 4
6 2000 4
7 2000 4
现在我将创建一个辅助表,告诉我每组有多少行,这个表已经从最大到最小排序：
aux <- df %>% group_by(group) %>% summarise(n = n()) %>% arrange(-n)
aux
产量
group n
(dbl) (int)
1 4 3
2 1 2
3 2 1
4 3 1
所以我们看到第4组出现3次,第1组出现两次,依此类推.
现在我可以轻松地“提取”我想要的组从max到min：
ymax <- df %>% filter(group == aux$group[1])
y2 <- df %>% filter(group == aux$group[2])
y3 <- df %>% filter(group == aux$group[3])
ymin <- df %>% filter(group == aux$group[4])
产量
ymax
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 2000 4
2 2000 4
3 2000 4
y2
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 4000 1
2 4000 1
y3
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 2000 2
ymin
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 3000 3
我希望这有帮助.
我只想补充一点,你当然可以立刻得到所有这些：
ylist <- lapply(1:nrow(aux), function(x) {filter(df, group == aux$group[x])})
产量
[[1]]
Source: local data frame [3 x 2]
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 2000 4
2 2000 4
3 2000 4
[[2]]
Source: local data frame [2 x 2]
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 4000 1
2 4000 1
[[3]]
Source: local data frame [1 x 2]
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 2000 2
[[4]]
Source: local data frame [1 x 2]
INPUT group
(dbl) (dbl)
1 3000 3
标签：python,r,dataframe 来源： https://codeday.me/bug/20190829/1761155.html
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