Выберите значение для на основе наибольшего значения в другом столбце

Question

Я не понимаю, почему я не могу найти решение для этого, так как я чувствую, что это довольно простой вопрос.Нужно попросить о помощи, то.Я хочу переставить набор данных AirQuale по месяцам с максимальным значением TEMP для каждого месяца.Кроме того, я хочу найти соответствующий день для каждой месячной максимальной температуры.Что такое ленивый (код-мудрый) способ сделать это?

Я пробовал после успеха:

require(reshape2)
names(airquality) <- tolower(names(airquality))
mm <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"), meas = c("temp"))

dcast(mm, month + day ~ variable, max)
aggregate(formula = temp ~ month + day, data = airquality, FUN = max)

.

Я после чего-то вроде этого:

month day temp
5     7    89
...

.

Answer 1

Там было довольно обсуждение некоторое время, о том, хорошее ли ленивание хорошо или нет.Anwyay, это короткое и естественно, чтобы написать и читать (и быстро для больших данных, поэтому вам не нужно менять или оптимизировать его позже):

require(data.table)
DT=as.data.table(airquality)

DT[,.SD[which.max(Temp)],by=Month]

     Month Ozone Solar.R Wind Temp Day
[1,]     5    45     252 14.9   81  29
[2,]     6    NA     259 10.9   93  11
[3,]     7    97     267  6.3   92   8
[4,]     8    76     203  9.7   97  28
[5,]     9    73     183  2.8   93   3

.

.SD - это подмножество данных для каждой группы, и вы просто хотите, чтобы строка от нее с самой большой температурой IIUC.Если вам нужен номер строки, то это можно добавить.

или чтобы получить все строки, где привязаны Макс:

DT[,.SD[Temp==max(Temp)],by=Month]

     Month Ozone Solar.R Wind Temp Day
[1,]     5    45     252 14.9   81  29
[2,]     6    NA     259 10.9   93  11
[3,]     7    97     267  6.3   92   8
[4,]     7    97     272  5.7   92   9
[5,]     8    76     203  9.7   97  28
[6,]     9    73     183  2.8   93   3
[7,]     9    91     189  4.6   93   4

.

Answer 2

Другой подход с PLYR

require(reshape2)
names(airquality) <- tolower(names(airquality))
mm <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"), meas = c("temp"), value.name = 'temp')

library(plyr)

ddply(mm, .(month), subset, subset = temp == max(temp), select = -variable)

.

дает

  month day temp
1     5  29   81
2     6  11   93
3     7   8   92
4     7   9   92
5     8  28   97
6     9   3   93
7     9   4   93

.

или, даже проще в

require(reshape2)
require(plyr)
names(airquality) <- tolower(names(airquality))
ddply(airquality, .(month), subset, 
  subset = temp == max(temp), select = c(month, day, temp) )

.

Answer 3

Как насчет plyr?

max.func <- function(df) {
   max.temp <- max(df$temp)

   return(data.frame(day = df$Day[df$Temp==max.temp],
                     temp = max.temp))
}

ddply(airquality, .(Month), max.func)

.

Как вы можете видеть, максимальная температура для месяца происходит более одного дня.Если вы хотите разное поведение, функция достаточно проста для настройки.

Answer 4

Или, если вы хотите использовать пакет data.table (например, если скорость - это проблема, а набор данных большой или если вы предпочитаете синтаксис):

library(data.table)
DT <- data.table(airquality)
DT[, list(maxTemp=max(Temp), dayMaxTemp=.SD[max(Temp)==Temp, Day]), by="Month"]

.

Если вы хотите узнать, для чего стоит .SD, посмотрите здесь: Так что