r 中具有匹配条件的子集值

Question

我有一个类似的问题here，但这个问题略有不同。

我想根据评分标准在另一列中返回具有匹配条件的值。如果变量中没有切割分数，我想为第一次和第二次切割获取最接近的较大值，并为第三次切割获取最接近的最小值。这是数据集的快照：

ids <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
scores.a <- c(512,531,541,555,562,565,570,572,573,588)
scores.b <- c(12,13,14,15,16,17,18,19,20,21)
data <- data.frame(ids, scores.a, scores.b)
> data
   ids scores.a scores.b
1    1      512       12
2    2      531       13
3    3      541       14
4    4      555       15
5    5      562       16
6    6      565       17
7    7      570       18
8    8      572       19
9    9      573       20
10  10      588       21

cuts <- c(531, 560, 571)

我想获取与第一个分数对应的score.b值，即13。然后，抓取第二切（560）分数对应的score.b值，但它不在score.a中，所以我想获取score.a值562（最接近larger到@987654328 @)，对应的值为16。最后，对于第三切分数（​​571），我想得到 18，这是最接近第三切分数的smaller 值（570）的对应值。

这是我想要的。

       scores.b
cut.1  13
cut.2  16
cut.3  18

有什么想法吗？ 谢谢

Answer 1

使用tidyverse：

data %>% 
mutate(cuts_new = cut(scores.a, breaks = c(531,560,570, 1000), right = F)) %>% 
group_by(cuts_new) %>% summarise(first_sb = first(scores.b)) %>% 
ungroup()

结果：

# A tibble: 4 x 2
  cuts_new    first_sb
  <fct>          <dbl>
1 [531,560)         13
2 [560,570)         16
3 [570,1e+03)       18
4 NA                12

Answer 2

data %>% 
   mutate(cts = Hmisc::cut2(scores.a, cuts = cuts)) %>% 
   group_by(cts) %>% 
   summarise( mn = min(scores.b),
              mx = max(scores.b)) %>% 
   slice(-c(1,4)) %>% unlist() %>% .[c(3,4,6)] %>% 
   data.frame() %>% 
   magrittr::set_colnames("scores.b") %>% 
   magrittr::set_rownames(c("cut.1", "cut.2", "cut.3"))

      scores.b
cut.1       13
cut.2       16
cut.3       18