根据不同的标准查找最大值和关系

Question

对于我的变量simulation 和iteration 的每个组合，我想

• 找出group "a"是否也有rand1的最大值 作为rand2，
• 知道group "a"是否与基于rand1的另一个组绑定，以及rand2

一些示例 df（带有硬编码值 rand1 和 rand2 以实现可重复性：

df = crossing(simulation = 1:3,
              iteration = 1:3, 
              group =c("a","b","c")) %>%
mutate(rand1 = c(6,2,2,6,4,6, sample(6,21,replace=T)), # roundabout way to get the same head of df as in the example, forgot to use set.seed
       rand2 = c(4,1,2,5,6,1,sample(6,21,replace=T)))

给出：

 simulation iteration group    rand1 rand2
          1         1 a            6     4
          1         1 b            2     1
          1         1 c            2     2
          1         2 a            6     5
          1         2 b            4     6
          1         2 c            6     1

这就是我希望我的输出看起来的样子：top.crit1 如果组 a 为最大值，则为 1，如果有平局，则为 0。 ties.crit1 让我知道 a 是否与另一组绑定了最大值，top.crit2 和 ties.crit2 相同 [未在下面添加以避免混乱] 期望的输出：

 simulation iteration group    rand1 rand2  top.crit1 ties.crit1 
          1         1 a            6     4  1         0
          1         1 b            2     1  1         0
          1         1 c            2     2  1         0
          1         2 a            6     5  0         1
          1         2 b            4     6  0         1
          1         2 c            6     1  0         1

到目前为止，这是我的代码，仅用于确定最大值（但不考虑平局），单独确定 rand1 和 rand2 的最大值有点繁琐。

  df.test = df %>%
  group_by(simulation, iteration) %>% 
  slice(which.max(rand1)) %>% 
  mutate(top.crit1 = if_else(group=="a",1,0)) %>% 
  select(-rand2, -rand1, -group) %>% 
  full_join(., df)

Answer 1

如果您 arrange 将组 a 作为每个组的第一行，这将起作用

df %>% group_by(simulation, iteration) %>% mutate(top.crit1 = rand1[1] > max(rand1[-1])) %>% mutate(ties.crit1 = rand1[1] == max(rand1[-1]))