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在dplyr中访问分组数据

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从dplyr应用group_by函数并使用％ . ％运算符后，如何访问分组数据

例如，如果我想拥有每个分组数据的第一行，那么我可以使用plyr包作为

ddply(iris,.(Species),function(df){
  df[1,]
})

#output
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
#1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
#2          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
#3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
r plyr dplyr

2 回答

  • 13

    对于您的具体情况，您可以使用 row_number() ：

    library(dplyr)

iris %.% 
  group_by(Species) %.%
  filter(row_number(Species) == 1)
## Source: local data frame [3 x 5]
## Groups: Species
## 
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica

    这在版本0.2中会更自然，因为您可以省略变量名称：

    # devtools::install_github("hadley/dplyr")

iris %.% 
  group_by(Species) %.%
  filter(row_number() == 1)
## Source: local data frame [3 x 5]
## Groups: Species
## 
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica

    对于任意操作， do() 在0.2中更有用 . 你给它任意表达式，使用 . 作为每个组的占位符：

    iris %.% 
  group_by(Species) %.%
  do(.[1, ])
## Source: local data frame [3 x 6]
## Groups: Species
## 
##      Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width  Species.1
## 1     setosa          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2 versicolor          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 3  virginica          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
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  • 1

    我发现可能有用的唯一方法是使用 do 函数 .

    library(dplyr)

g.iris <- group_by(x=iris, Species)

do(g.iris, function(x){ head(x, n=1)})
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