按最接近定义值的组进行子设置答案

【问题标题】：Sub-setting by group closest to defined value按最接近定义值的组进行子设置
【发布时间】：2016-03-22 16:36:48
【问题描述】：

我有一个数据框，我想在每个组中选择y 最接近特定值的行（例如：5）。

set.seed(1234)
df <- data.frame(x = c(rep("A", 4),
                       rep("B", 4)),
                 y = c(rep(4, 2), rep(1, 2), rep(6, 2), rep(3, 2)),
                 z = rnorm(8))

df

##   x y          z
## 1 A 4 -1.2070657
## 2 A 4  0.2774292
## 3 A 1  1.0844412
## 4 A 1 -2.3456977
## 5 B 6  0.4291247
## 6 B 6  0.5060559
## 7 B 3 -0.5747400
## 8 B 3 -0.5466319

结果是：

##   x y          z
## 1 A 4 -1.2070657
## 2 A 4  0.2774292
## 3 B 6  0.4291247
## 4 B 6  0.5060559

谢谢你，菲利普

【问题讨论】：

标签： r dplyr subset

【解决方案1】：

df %>%
  group_by(x) %>%
  mutate(
    delta = abs(y - 5)
  ) %>%
  filter(delta == min(delta)) %>%
  select(-delta)

【讨论】：

【解决方案2】：

或者使用基础 R：

 df[do.call(c, tapply(df$y, df$x, function(x) x-5 == max(x - 5))),]
  x y          z
1 A 4 -1.2070657
2 A 4  0.2774292
5 B 6  0.4291247
6 B 6  0.5060559

【讨论】：

【解决方案3】：

这是data.table 的选项。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），按'x'分组，我们创建得到'y'与5的绝对差，从差中检查min的元素，获取行索引（.I），提取作为行索引的列（“V1”）并子集数据集。

library(data.table)
setDT(df)[df[, {v1 <- abs(y-5)
               .I[v1==min(v1)]}, x]$V1]
#   x y          z
#1: A 4 -1.2070657
#2: A 4  0.2774292
#3: B 6  0.4291247
#4: B 6  0.5060559

【讨论】：

【解决方案4】：

val <- 5
delta <- abs(val - df$y)
df <- df[delta == min(delta), ]

【讨论】：

你不需要指定列
添加这个不会使用x上的分组
我指定 cols 是因为我不希望 diff 列包含在输出数据帧中，因为它实际上不应该是它的一部分。
您可以将差异保持为数据帧的矢量输出