R—根据第三列的统计数据，将一列的数据按另一列进行聚合

假设我有一个R数据框，有3列A、B和C，其中A值并不都是不同的

对于A的所有值，如何得到C的值，其中B是A的最小值？ 类似于伪SQL代码：选择C，其中B=minbGroupByA

我已经看过聚合函数，但我不确定它是否可以完成

aggregateB~A，data=mydataframe，min只给出每个A的B的min，但我不知道如何得到相应的C值

是否有一种方法可以使用此聚合的结果对数据帧进行子集划分，以获得C值，和/或可以只在一次聚合调用中完成

谢谢

我想得到的一个例子：

输入：

A   B   C
1   0   1
1   2   2
1   1   3
1   1   4
2   1   1
2   2   2
2   0   3
2   3   4

输出：

1
3

1是C的值，对应于A=1时B 0的最小值

3是C的值，对应于A=2的最小值b0。您可以使用data.table包：

或通过以下方式创建基函数：

---

您可以对A列和B列上的表进行排序：

d<-structure(list(A = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), B = c(0L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 0L, 3L), C = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 
4L)), .Names = c("A", "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))
d2<-d[order(d$A, d$B),]

由于在排序后的数据框中，B的值在A的每个值内按升序排列，因此每个不同A值的第一行对应于B的最小值

然后，使用函数duplicated和通常的下标，删除A中未重复的所有行，并仅返回第三列C中的值：

d2[!duplicated(d2$A),3]
[1] 1 3

1 SQLite保证当您使用min或max时，其他列变量将来自同一行，因此我们得到一个特别简单的解决方案：

library(sqldf)

# one minimum per group
sqldf("select A, min(B) B, C from DF group by A")

如果存在重复的最小值，并且我们需要所有这些最小值，则使用works选择：

2在R的基础上使用ave，我们可以做到：

# one minimum per group
subset(DF, !! ave(B, A, FUN = function(x) seq_along(x) == which.min(x)))

# all minima per group
subset(DF, !! ave(B, A, FUN = function(x) x == min(x)))

3如果您确实想使用聚合，请按以下方式操作：

# one minimum per group
sq <- 1:nrow(DF)
DF[aggregate(sq ~ A, DF, function(ix) ix[which.min(DF$B[ix])])$sq, ]

---

欢迎来到StackOverflow。你能提供一些数据来测试它吗？用headmy_数据就可以了。另外，如果你发布你想要的输出，它将使它可复制。谢谢我用一个例子编辑了这篇文章。谢谢，data.table解决方案非常好而且快速！据我所知，我正试图根据您的解决方案使聚合工作，您知道为什么以下方法不起作用吗aggregatecbindB，C~A，data=mydataframe，functionx，y[which.minx]@JeanpierreNenuphar由于聚合中的函数分别应用于所有列，因此此命令不起作用。有人知道data.tables版本在包中不起作用的原因/如何使data.tables版本在包中起作用吗？

d2[!duplicated(d2$A),3]
[1] 1 3

library(sqldf)

# one minimum per group
sqldf("select A, min(B) B, C from DF group by A")

# all minima per group
sqldf("select * from DF x 
      where x.b = (select min(y.b) from DF y where y.a = x.a)")

# one minimum per group
subset(DF, !! ave(B, A, FUN = function(x) seq_along(x) == which.min(x)))

# all minima per group
subset(DF, !! ave(B, A, FUN = function(x) x == min(x)))

# one minimum per group
sq <- 1:nrow(DF)
DF[aggregate(sq ~ A, DF, function(ix) ix[which.min(DF$B[ix])])$sq, ]