R 对数据帧进行子集设置，每组前n行，并按变量排序

我想为n行创建一个子集，这些行按一个变量分组，并按另一个变量降序排序。举个例子就可以清楚地说明这一点：

    d1 <- data.frame(Gender = c("M", "M", "F", "F", "M", "M", "F", 
  "F"), Age = c(15, 38, 17, 35, 26, 24, 20, 26))

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我在这里查找顺序、排序和其他解决方案，但找不到解决此问题的适当方法。我感谢你的帮助

使用

plyr

require(plyr)
ddply(d1, "Gender", function(x) head(x[order(x$Age, decreasing = TRUE) , ], 2))

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我相信有更好的答案，但有一种方法：

require(plyr)
ddply(d1, c("Gender", "-Age"))[c(1:2, 5:6),-1]

如果您的数据帧比此处提供的数据帧大，并且不想目视检查要选择的行，请使用以下方法：

new.d1=ddply(d1, c("Gender", "-Age"))[,-1]
pos=match('M',new.d1$Gender) # pos wil show index of first entry of M
new.d1[c(1:2,pos:(pos+1)),]

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使用data.table包

require(data.table)
dt1<-data.table(d1)# to speedup you can add setkey(dt1,Gender)
dt1[,.SD[order(Age,decreasing=TRUE)[1:2]],by=Gender]

require（data.table）
dt1如果您只想进行排序，则更容易：

d1 <- transform(d1[order(d1$Age, decreasing=TRUE), ], Gender=as.factor(Gender))

d1如果您需要，例如前2名女性和前3名男性，我有一个建议：

library(plyr)
m<-d1[order(d1$Age, decreasing = TRUE) , ] 
h<-mapply(function(x,y) head(x,y), split(m$Age,m$Gender),y=c(2,3)) 
ldply (h, data.frame)

库（plyr）
m
d1=d1[顺序（d1$性别，-d1$年龄），]
d1=d1[ave（d1$Age，d1$Gender，FUN=seq_-along）你只想要每个性别最大的两个年龄吗？我在发布我的答案之前没有看到你的答案！好多了。效果很好！我甚至可以修改“n”值。谢谢。@brandon，即使你的n大于一组中的实际行数，它也能工作。因此，如果你有6个雌性和5个雄性，并且你将n改为5，你将得到雌性的前5行，所有雄性的前5行。这正是我想要的。谢谢你的解决方案，Manoel，但我没有尝试，因为chase的解决方案对我有效。@karlos，当然。他的解决方案比我的好。事实上，昨天他只是帮我提了一个问题，他也用了plyr。毫不奇怪，他用的“ddply”比我好。而不是
order（Age，discreating=TRUE）
可以写
order（-Age）
。这样，您可以按不同方向的几列进行排序；例如，
顺序（-Age，+Height，-Weight）
。
require(plyr)
d1 <- ddply(d1, .(Gender), head, n=2)

library(plyr)
m<-d1[order(d1$Age, decreasing = TRUE) , ] 
h<-mapply(function(x,y) head(x,y), split(m$Age,m$Gender),y=c(2,3)) 
ldply (h, data.frame)

d1 = d1[order(d1$Gender, -d1$Age),]  
d1 = d1[ave(d1$Age, d1$Gender, FUN = seq_along) <= 2, ]