通过分组选择顶部的数据框答案

【问题标题】：data frame selecting top by grouping通过分组选择顶部的数据框
【发布时间】：2018-10-24 05:35:06
【问题描述】：

我有一个数据框，例如：

set.seed(1)
df <- data.frame(
  sample = 1:50,
  value = runif(50),
  group = c(rep(NA, 20), gl(3, 10)))

我想根据值选择前 10 个样本。但是，如果有一个对应于样本的组，我只想包含该组中的一个样本。如果 group == NA，我想包括所有这些。按值排列 df 如下所示：

df_top <- df %>% 
  arrange(-value) %>% 
  top_n(10, value)

   sample     value group
1      46 0.7973088     3
2      49 0.8108702     3
3      22 0.8394404     1
4       2 0.8612095    NA
5      27 0.8643395     1
6      20 0.8753213    NA
7      44 0.8762692     3
8      26 0.8921983     1
9      11 0.9128759    NA
10     30 0.9606180     1

我想在我的数据框中包含样本 36、22、2、20、11 和接下来的五个最高值，这些值继续符合模式。我该如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr grouping

【解决方案1】：

我想我想通了。这是最好的方法吗：

df_top <- df %>% 
  arrange(-value) %>% 
  group_by(group) %>% 
  filter(ifelse(!is.na(group), value == max(value), value == value)) %>% 
  ungroup() %>%
  top_n(10, value)

# A tibble: 10 x 3
   sample value group
    <int> <dbl> <int>
 1     18 0.992    NA
 2      7 0.945    NA
 3     21 0.935     1
 4      4 0.908    NA
 5      6 0.898    NA
 6     35 0.827     2
 7     41 0.821     3
 8     20 0.777    NA
 9     15 0.770    NA
10     17 0.718    NA

【讨论】：

好一个。如果您认为这是最好的答案，您可以接受自己的答案。
实际上我的答案适用于我的示例，但不适用于我的真实数据集；我还没弄清楚为什么。
嗯，你能提供一个更能反映你真实数据的样本数据集吗？

【解决方案2】：

使用slice而不是filter的类似方法：

library(dplyr)

df_top <- df %>%
  arrange(-value) %>%
  group_by(group) %>%
  slice(if(any(!is.na(group))) 1 else 1:n()) %>%
  ungroup() %>%
  top_n(10, value)

结果：

# A tibble: 10 x 3
   sample     value group
    <int>     <dbl> <int>
 1     21 0.9347052     1
 2     35 0.8273733     2
 3     41 0.8209463     3
 4     18 0.9919061    NA
 5      7 0.9446753    NA
 6      4 0.9082078    NA
 7      6 0.8983897    NA
 8     20 0.7774452    NA
 9     15 0.7698414    NA
10     17 0.7176185    NA

【讨论】：