在 R 中有没有办法结合函数 slice_max (dplyr) 和 fct_other(forcats)？

Question

我正在尝试将 dplyr 中的 slice_max 函数和 forcats 中的 fct_other 函数结合起来，以基于数字变量获取数据帧的前 n 个切片，但我不想丢失非前 n 个因子。如果需要，我希望将这些其他因素指定为“其他”，以便在此之后进行总结或计数。

例如，使用类似这样的数据框：

df <- data.frame(acron = c("AA", "BB", "CC", "DD", "EE", "FF", "GG"), value = c(6, 4, 1, 10, 3, 1, 1))

如果我想要前 3 个主题的“价值”，我可以使用下一个代码：

df %>% 
  slice_max(value, n = 3)

得到下一个结果：

acron 值
DD 10
AA 6
BB 4

但我想指定删除“acron”的因素“其他”类似于使用来自 forcats 的函数 fct_other 获得的结果。我试过这段代码，但它不起作用：

df %>% 
  mutate(acron = fct_other(acron, keep = slice_max(value, n = 3), other_level = "Others"))

有什么建议可以得到这样的东西吗？：

acron 值
DD 10
AA 6
BB 4
其他 3
其他 1
其他 1
其他 1

甚至像这样：

acron 值
DD 10
AA 6
BB 4
其他 6

Answer 1

一个选项可能是使用fct_lump_n()：

df %>%
 mutate(acron = fct_lump_n(acron, n = 3, w = value))

  acron value
1    AA     6
2    BB     4
3 Other     1
4    DD    10
5 Other     3
6 Other     1
7 Other     1

Answer 2

如果我们想使用slice_max 的方法，它需要提取向量'acron'。使用pull，可以提取出来

library(dplyr)
library(forcats)
df %>% 
   mutate(acron = fct_other(acron, keep =  {.} %>% 
                                    slice_max(value, n = 3) %>% 
                                    pull(acron), other_level = "Others"))
#   acron value
#1     AA     6
#2     BB     4
#3 Others     1
#4     DD    10
#5 Others     3
#6 Others     1
#7 Others     1

---

或者其他选项是order 和head df %>% 变异（acron = fct_other（acron，keep = head（acron[order（-value）]，3）， other_level = "其他")) %>% 排列（描述（值）） # 首字母值 #1 DD 10 #2 AA 6 #3 BB 4 #4 其他 3 #5 其他 1 #6 其他 1 #7 其他 1

---

或先执行arrange，然后使用

df %>%
   arrange(desc(value)) %>%
   mutate(acron = fct_other(acron, keep = head(acron, 3), other_level = "Others"))
#   acron value
#1     DD    10
#2     AA     6
#3     BB     4
#4 Others     3
#5 Others     1
#6 Others     1
#7 Others     1

要获得汇总输出，请按sum 分组

df %>%
   arrange(desc(value)) %>%
   group_by(acron = fct_other(acron, keep = head(acron, 3), 
       other_level = "Others")) %>%
   summarise(value = sum(value))
# A tibble: 4 x 2
#  acron  value
#  <fct>  <dbl>
#1 AA         6
#2 BB         4
#3 DD        10
#4 Others     6