使用 summarise() 计算最小值重复的次数

Question

我有这个 reach 数据框，其中包含有序值和可达性，我想要的输出是一个按集群分组 的几个属性的汇总表。整个表包含更多值，但我认为 10 行足以解释我想要实现的目标。

# A tibble: 500 x 3
  Order Reachability Cluster
   <int>        <dbl>   <dbl>
 1     1       NA           1
 2     2        1.54        1
 3     3        1.54        1
 4     4        0.860       1
 5     5        0.821       1
 6     6        0.821       1
 7     7        0.821       1
 8     8        0.821       1
 9     9        0.821       1
10    10        0.821       1
# ... with 490 more rows

我创建了一个汇总表，其中包含一些关于我的reach 表的位置信息。

reach %>% dplyr::group_by(Cluster) %>% 
    summarise(first_value = first(na.omit(Reachability)),
              min_value = min(na.omit(Reachability)),
              last_value = last(na.omit(Reachability)),
              first_pos = first(Order),
              min_pos = Order[which.min(Reachability)],
              last_pos = last(Order))

# A tibble: 1 x 7
  Cluster first_value min_value last_value first_pos min_pos last_pos
    <dbl>       <dbl>     <dbl>      <dbl>     <int>   <int>   <int>
1       1       1.54      0.821      0.821       1       5      10

我遇到的问题是 summarise 中的一个命令，它允许我计算“min_value”重复的次数。在这种情况下，对于0.821，“min_value”应该是 6。这是我尝试过的，但没有成功：

... %>% 
summarise(...
          ...
          N_min = sum(Reachability == min(na.omit(Reachability))))

... %>% 
summarise(...
          ...
          N_min = count(min(na.omit(Reachability))))

我错过了什么吗？我真的不知道为什么我的第一个选择不起作用。据我了解，如果我按小组进行计算，应该给我一个符合我条件的 TRUE（或 1）的总和。谢谢！

数据：

reach <- structure(list(Order = 1:10, Reachability = c(NA, 1.53995982068778, 
1.53995982068778, 0.860332791733694, 0.820585921380499, 0.820585921380499, 
0.820585921380499, 0.820585921380499, 0.820585921380499, 0.820585921380499
), Cluster = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)), row.names = c(NA, 
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Answer 1

理想情况下，您的第一个选项应该有效，但浮点比较再次不准确。 (参考Why are these numbers not equal?)

在使用sum之前尝试对数字进行四舍五入。

summarise(
  ...
  N_min = sum(round(Reachability, 2) == round(min(Reachability,na.rm = TRUE), 2))
  ...
)