R 使用data.table的嵌套分组中的前n名

目标：按季度和姓名分组我希望按计数获得前n名（见下面的示例）。因此，top 1（如下例）的期望输出为：

2019 Q1  Klaus 2
2019 Q2   Karl 3

由于这只是一个玩具的例子，我还想有前4，5等计数每季度和名称。 您对如何使用

data.table

（请不要使用

dplyr

）实现这一点有什么好主意吗。非常感谢

library(data.table)

dt <- data.table(x = c("2019 Q1", "2019 Q1", "2019 Q1", "2019 Q2", "2019 Q2", "2019 Q2", "2019 Q2"),
                 y = c("Klaus", "Gustav", "Klaus", "Karl", "Karl", "Karl", "Stefan"))

# Structure of dt
# x      y
# 1: 2019 Q1  Klaus
# 2: 2019 Q1 Gustav
# 3: 2019 Q1  Klaus
# 4: 2019 Q2   Karl
# 5: 2019 Q2   Karl
# 6: 2019 Q2   Karl
# 7: 2019 Q2 Stefan


dt[, .N, by = .(x, y)]

# Output:
# x      y N
# 1: 2019 Q1  Klaus 2
# 2: 2019 Q1 Gustav 1
# 3: 2019 Q2   Karl 3
# 4: 2019 Q2 Stefan 1

库（data.table）
dt您可以首先计算每个名称和季度的N，然后对data.table排序，然后选择每个季度的前N行：

dt[, .N, by = .(x, y)][order(-N), head(.SD, 1), by = x]

下面是一个使用聚合的基本R解决方案

> aggregate(y~x,dt,function(v) as.matrix(head(data.frame(sort(table(v),decreasing = TRUE)),1)))
        x   y.1 y.2
1 2019 Q1 Klaus   2
2 2019 Q2  Karl   3

这是另一种
data.table
方法，与Gilean的答案几乎相同，但没有
head（）

另一个包含
数据的解决方案。表
：

dt[, .N, by = .(x, y)][, .SD[N==max(N)][1], x]

或者更好

dt[, .N, by = .(x, y)][, head(.SD[N==max(N)], 1), x]

@罗纳克沙姆：是的，会的……：）我添加
head（）
的原因是，如果OP希望每个季度获得前4或前5个名称，那么如果每个季度没有那么多名称，此解决方案将使用
NAs
添加额外的行。@Gilean0709，我理解。我想这取决于OP的用例；-）很好的一个，没有想到当每个组中都没有（完全）存在一个顶层时，
head（）
不会导致
NA
。。。将在我自己的工作中记住这一点；-）
dt[, .N, by = .(x, y)][, head(.SD[N==max(N)], 1), x]