每行中具有最大数量的标志行答案

【问题标题】：flag row with the maximum number in each row每行中具有最大数量的标志行
【发布时间】：2020-07-08 17:44:53
【问题描述】：

受this question 的启发，我想知道如何按组标记具有最大数量的行，同时保留所有其他行，而不是删除它们？

假设我想分别为每个 ID 查找 Value 中的最大值。然后用1 标记最大行，用0 标记所有其他行。

所以，基本上是从这里得到的：

ID    <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)
DF <- data.table(cbind(ID, Value, Event))
DF
   ID Value Event
1:  1     2     1
2:  1     3     1
3:  1     5     2
4:  2     2     1
5:  2     5     2
6:  2     8     1
7:  2    17     2
8:  3     3     2
9:  3     5     2

到这里：

DF
   ID Value Event flagMAX
1:  1     2     1       0
2:  1     3     1       0
3:  1     5     2       1
4:  2     2     1       0
5:  2     5     2       0
6:  2     8     1       1
7:  2    17     2       1
8:  3     3     2       0
9:  3     5     2       0

如何做到这一点？最好是data.table

我试过了：

DF[,flagMAX := ifelse(max(Value), 1, 0), by = "ID"]

但得到所有1

有什么想法吗？

【问题讨论】：

我认为第 6 个值应该是 0，因为值是 17 而不是 8 的最大值
ifelse() 采用逻辑向量...检查 ?ifelse.

标签： r if-statement data.table

【解决方案1】：

使用data.table，我们可以按“ID”分组，用（as.integer 或+）将逻辑向量强制为二进制并分配（:=）输出以创建新列“flagMAX”

library(data.table)
DF[, flagMAX := +(Value == max(Value)), ID]

如果我们同时按“ID”和“事件”分组

DF[, flagMAX := +(Value == max(Value)), by = .(ID, Event)]

在 OP 的代码中，ifelse 'test' 参数不是逻辑向量，而是来自max(Value) 的单个数值，这被强制转换为逻辑值，导致任何大于 0 的值都为 TRUE 和其他 FALSE。因此，整个结果为 1

下图

DF[, max(Value), ID]
#   ID V1
#1:  1  5
#2:  2 17
#3:  3  5

现在，我们将其强制为合乎逻辑的

DF[, as.logical(max(Value)), ID]
#   ID   V1
#1:  1 TRUE
#2:  2 TRUE
#3:  3 TRUE

当我们用ifelse(TRUE, 1, 0)进行赋值时，它返回全1。如果我们有一个0值作为最大值，它返回FALSE

as.logical(c(5, 17, 5, 0))
#[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您接受tidyverse的回答

library(tidyverse)

ID    <- c(1,1,1,2,2,2,2,3,3)
Value <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
Event <- c(1,1,2,1,2,1,2,2,2)
DF <- data.frame(cbind(ID, Value, Event))

DF %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(flag = ifelse(Value == max(Value), 1,0))
#> # A tibble: 9 x 4
#> # Groups:   ID [3]
#>      ID Value Event  flag
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     2     1     0
#> 2     1     3     1     0
#> 3     1     5     2     1
#> 4     2     2     1     0
#> 5     2     5     2     0
#> 6     2     8     1     0
#> 7     2    17     2     1
#> 8     3     3     2     0
#> 9     3     5     2     1

【讨论】：