过滤 data.frame 中前 n 个最大的组答案

【问题标题】：Filter top n largest groups in data.frame过滤 data.frame 中前 n 个最大的组
【发布时间】：2019-10-15 05:15:09
【问题描述】：

对于示例数据：

set.seed(2222)
example_data <- data.frame(col1 = 1:15,
                           col2 = 16:30, 
                           group = sample(1:3, 15, replace = TRUE))

   col1 col2 group
1     1   16     2
2     2   17     1
3     3   18     3
4     4   19     2
5     5   20     3
6     6   21     1
7     7   22     3
8     8   23     1
9     9   24     3
10   10   25     1
11   11   26     2
12   12   27     2
13   13   28     2
14   14   29     3
15   15   30     3

我想找到记录数最多的前 n 个组。

假设我想获得记录数最多的前 2 个组。在数据中，这将是第 3 组和第 2 组：

example_data %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(n = n())

# A tibble: 3 x 2
  group     n
  <int> <int>
1     1     4
2     2     5
3     3     6

预期的输出是：

   col1 col2 group
1     1   16     2
2     3   18     3
3     4   19     2
4     5   20     3
5     7   22     3
6     9   24     3
7    11   26     2
8    12   27     2
9    13   28     2
10   14   29     3
11   15   30     3

【问题讨论】：

有非常相似的问题有非常相似的答案here和here
类似，但一个查找组内的前 n 个，另一个过滤固定大小的组。

标签： r

【解决方案1】：

我们可以使用table 来计算每个group、sort 的频率，按decreasing 的顺序，将前2 个条目和filter 分别分组。

library(dplyr)

example_data %>%
   filter(group %in% names(sort(table(group), decreasing = TRUE)[1:2]))


#   col1 col2 group
#1     1   16     2
#2     3   18     3
#3     4   19     2
#4     5   20     3
#5     7   22     3
#6     9   24     3
#7    11   26     2
#8    12   27     2
#9    13   28     2
#10   14   29     3
#11   15   30     3

你也可以直接在base R中使用它subset

subset(example_data, group %in% names(sort(table(group), decreasing = TRUE)[1:2]))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以为此使用tidyverse 方法。创建一个频率列，其中包含add_count、arrange 按该列和filter 'group' 在最后两个 unique 'group' 值中的行

library(dplyr)
example_data %>% 
   add_count(group) %>% 
   arrange(n) %>%
   filter(group %in% tail(unique(group), 2)) %>%
   select(-n)
# A tibble: 11 x 3
#    col1  col2 group
#  <int> <int> <int>
# 1     1    16     2
# 2     4    19     2
# 3    11    26     2
# 4    12    27     2
# 5    13    28     2
# 6     3    18     3
# 7     5    20     3
# 8     7    22     3
# 9     9    24     3
#10    14    29     3
#11    15    30     3

或使用data.table

library(data.table)
setDT(example_data)[group %in% example_data[, .N, group][order(-N), head(group, 2)]]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用dplyr，您还可以：

example_data %>%
 add_count(group) %>%
 filter(dense_rank(desc(n)) <= 2) %>%
 select(-n)

   col1  col2 group
   <int> <int> <int>
 1     1    16     2
 2     3    18     3
 3     4    19     2
 4     5    20     3
 5     7    22     3
 6     9    24     3
 7    11    26     2
 8    12    27     2
 9    13    28     2
10    14    29     3
11    15    30     3

或者：

example_data %>%
 add_count(group) %>%
 slice(which(dense_rank(desc(n)) <= 2)) %>%
 select(-n)

【讨论】：

【解决方案4】：

另一个dplyr 方法可能是：

example_data %>% 
  group_by(group) %>% 
  count() %>% 
  ungroup() %>% 
  top_n(n = 2, wt = n) %>% 
  select(-n) %>% 
  inner_join(example_data)

【讨论】：

【解决方案5】：

另一种解决方案（类似于@OTStats）：

library(dplyr)

example_data %>% 
  inner_join(
    count(., group) %>% top_n(2, n) %>% dplyr::select(group)
    )

#    col1 col2 group
# 1     1   16     2
# 2     3   18     3
# 3     4   19     2
# 4     5   20     3
# 5     7   22     3
# 6     9   24     3
# 7    11   26     2
# 8    12   27     2
# 9    13   28     2
# 10   14   29     3
# 11   15   30     3

【讨论】：