如何在 r 中使用 group_by 来解决我的问题。还有其他解决方案吗？答案

【问题标题】：how to use group_by in r to solve my problem. is there any other soln?如何在 r 中使用 group_by 来解决我的问题。还有其他解决方案吗？
【发布时间】：2020-05-26 15:31:41
【问题描述】：

数据在数据帧中看起来像这样

DATE       EXPIRY_Date  strikeprice  daystoexpiry  closeprice
1/1/2019   1/7/2019      1500           6             50
1/1/2019   1/7/2019      1600           6             25
1/1/2019   1/7/2019      1700           6             20
1/1/2019   1/14/2019      1500          13            75
1/1/2019   1/14/2019      1600          13            50
1/1/2019   1/14/2019      1700          13            35
1/1/2019   1/14/2019      1800          13            25
1/1/2019   1/14/2019      1900          13            15
1/1/2019   1/21/2019      1500          20            100
1/1/2019   1/21/2019      1600          20            70
1/1/2019   1/28/2019      1500          27            130
1/1/2019   1/28/2019      1600          27            85
1/1/2019   1/28/2019      1700          27            70
1/2/2019   1/7/2019      1500           5             40
1/2/2019   1/7/2019      1600           5             16
1/2/2019   1/7/2019      1700           5             10
1/2/2019   1/14/2019     1500           12            50
1/2/2019   1/14/2019     1600           12            50
1/2/2019   1/14/2019     1700           12            50
1/2/2019   1/21/2019     1500           19            75
1/2/2019   1/21/2019     1600           19            60
1/2/2019   1/21/2019     1700           19            40
1/2/2019   1/282019      1500           26            50

对于每个日期，都有不同的有效期数据。我希望 dATA 以这样一种方式排列，即对于每个日期，最低 dte 行进入一个数据帧。这样我将拥有一个包含该日期最低 dte 的所有日期的数据框。然后我想要另一个数据框，它将包含所有日期的数据，第二低 dte 和第三低 dte 是数据框

输出sud看起来像这样

DATE       EXPIRY_Date  strikeprice  daystoexpiry  closeprice
1/1/2019   1/7/2019      1500           6             50
1/1/2019   1/7/2019      1600           6             25
1/1/2019   1/7/2019      1700           6             20
1/2/2019   1/7/2019      1500           5             40
1/2/2019   1/7/2019      1600           5             16
1/2/2019   1/7/2019      1700           5             10

另一个输出数据帧

DATE       EXPIRY_Date  strikeprice  daystoexpiry  closeprice
1/1/2019   1/14/2019      1500          13            75
1/1/2019   1/14/2019      1600          13            50
1/1/2019   1/14/2019      1700          13            35
1/1/2019   1/14/2019      1800          13            25
1/1/2019   1/14/2019      1900          13            15
1/2/2019   1/14/2019      1500          12            50
1/2/2019   1/14/2019      1600          12            50
1/2/2019   1/14/2019      1700          12            50

第三个数据帧输出

DATE       EXPIRY_Date  strikeprice  daystoexpiry  closeprice
1/1/2019   1/21/2019      1500          20            100
1/1/2019   1/21/2019      1600          20            70
1/2/2019   1/21/2019      1500          19            75
1/2/2019   1/21/2019      1600          19            60
1/2/2019   1/21/2019      1700          19            40

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

您必须按DATE 分组并找到daystoexpiry 的最小值。使用包dplyr 给你

# minimum
df %>%
  group_by(DATE) %>%
  filter(daystoexpiry == min(daystoexpiry))

# second lowest
df %>%
  group_by(DATE) %>%
  filter(daystoexpiry == sort(unique(daystoexpiry))[2])

# third lowest
df %>%
  group_by(DATE) %>%
  filter(daystoexpiry == sort(unique(daystoexpiry))[3])

【讨论】：