按组和列条件选择行

Question

我正在尝试将左侧的数据框转换为右侧的数据框（如下图所示），

在其他列上使用条件：

1. Block1（顶部蓝色块）：如果 Col4 在组内具有最低但不重复的值，则必须选择该行（下图示例中的第 5 行）
2. Block2（从上数第二个浅绿色块）：如果 Col4 具有相同的重复值，则 Col5 的最小值起作用。但是，第 9 行和第 10 行有联系。要打破平局：按排名，必须选择较高的行或最后一行（第 10 行而不是第 9 行，因为 10 大于 9）。
3. 在从顶部算起的第三个块（红色）中，Col4 有两个 1（Col4 中的最低值），对应的 Col5 有两个 2。由于第 11 行和第 13 行现在有关系，因此必须按等级选择较高的行或最后一行（第 13 行而不是 11 行，因为 13 大于 11）。

上述逻辑对其他块继续。

使用切片的 tidyverse dplyr 方法，

DF <- Data_Frame %>% dplyr::group_by(Col1, Col2, Col3) %>% dplyr::slice(which.min(Col4))

产生以下结果：

我在上面的代码中做错了什么？

上面使用的数据框是：

Data_Frame <- data.frame(Col1 = c("A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A2", "A2", "A2", "A2", "A2", "A2", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3"), 
                         
                         Col2 = c("a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "d", "d", "d", "e", "e", "e", "f", "f", "f", "g", "g", "g", "h", "h", "h", "h"),
                         
                         Col3 = c("Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Bb1","Bb1", "Bb1", "Bb1", "Bb1", "Bb1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1"),
                         
                         Col4 = c(4, 2, 2, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1),
                         
                         Col5 = c(7, 6, 3, 1, 3, 2, 5, 1, 1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 1, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 4, 4, 2, 2))

Answer 1

Ray，我相信您希望用最小值总结您的数据框，但是在我看来，您的第三点非常令人困惑，但我运行了以下代码，结果对我来说很好，

df %>% group_by(Col1,Col2,Col3) %>% summarise(Col4 = min(Col4),Col5 = min(Col5))

Answer 2

第一组。然后用row_number()、unite、Col4和Col5创建排名，然后过滤

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(Col1, Col2) %>% 
  mutate(r_nr = row_number()) %>% 
  unite(Col45, c(Col4, Col5), sep="", remove=FALSE) %>% 
  filter(Col45 == min(Col45)) %>% 
  slice_max(r_nr) %>% 
  select(-Col45, -r_nr)

输出：

  Col1  Col2  Col3   Col4  Col5
  <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 A1    a     Aa1       1     1
2 A1    b     Aa1       4     1
3 A1    c     Aa1       1     2
4 A1    d     Aa1       3     1
5 A2    e     Bb1       1     2
6 A2    f     Bb1       2     1
7 A3    g     Cc1       1     1
8 A3    h     Cc1       1     2

数据：

df <- structure(list(Col1 = c("A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", 
"A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A1", "A2", "A2", 
"A2", "A2", "A2", "A2", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3", "A3"
), Col2 = c("a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", 
"c", "c", "c", "d", "d", "d", "e", "e", "e", "f", "f", "f", "g", 
"g", "g", "h", "h", "h", "h"), Col3 = c("Aa1", "Aa1", "Aa1", 
"Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", 
"Aa1", "Aa1", "Aa1", "Aa1", "Bb1", "Bb1", "Bb1", "Bb1", "Bb1", 
"Bb1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1", "Cc1"), Col4 = c(4, 
2, 2, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 
1, 1, 1, 2, 2, 1, 1), Col5 = c(7, 6, 3, 1, 3, 2, 5, 1, 1, 2, 
3, 2, 4, 1, 3, 1, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 4, 4, 2, 2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-29L))