R 确定分组数据帧中的较低值和较高值
我有一个以下格式的数据帧：R 确定分组数据帧中的较低值和较高值,r,tidyverse,R,Tidyverse,我有一个以下格式的数据帧： pair_id group_id value <int> <int> <dbl> 1 1 0.600 1 2 0.400 2 3 0.500 2 4 0.500 3 5 0.200 3 6 0.800 4 7 0.300
pair_id group_id value
<int> <int> <dbl>
1 1 0.600
1 2 0.400
2 3 0.500
2 4 0.500
3 5 0.200
3 6 0.800
4 7 0.300
4 8 0.700
5 9 0.500
5 10 0.500
pair\u id group\u id值
1 1 0.600
1 2 0.400
2 3 0.500
2 4 0.500
3 5 0.200
3 6 0.800
4 7 0.300
4 8 0.700
5 9 0.500
5 10 0.500
library(tidyverse)
df <- tibble(pair_id = rep(1:5, each = 2),
group_id = seq(1:10),
value = c(0.6, 0.4, 0.5, 0.5, 0.2, 0.8, 0.3, 0.7, 0.5, 0.5))
库（tidyverse）
df按“pair_id”分组后，在“value”列上使用which.min
和which.max
，以获得相应“group_id”子集的行索引
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = group_id[which.min(value)], groupMax = group_id[which.max(value)])
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = sample(group_id[value == min(value)], 1),
groupMax = sample(group_id[value == max(value)], 1) )
注意：如果“配对id”有多个min
或max
值，则which.min
或which.max
仅获取第一个索引
如果存在多个min
或max
值，则使用=
和样本
获取随机
组id
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = group_id[which.min(value)], groupMax = group_id[which.max(value)])
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = sample(group_id[value == min(value)], 1),
groupMax = sample(group_id[value == max(value)], 1) )
更新
根据OP的意见，如果“值”中的不同元素的数量等于1，则我们按“pair_id”和“value”降序排列，按“pair_id”分组，然后通过示例ing或其他按“higher”和“lower”的顺序分配“higher”、“lower”值
df%>%
排列（对id，描述（值））%>%
分组依据（配对id）%>%
变异（当（n_不同（值）==1~样本（c（“较高”、“较低”））时，组秩=案例），
真~c（“更高”、“更低”））
#一个tibble:10x4
#组：配对id[5]
#配对\u id组\u id值组\u秩
#
#10.600以上
#2 1 2 0.400以下
#3200.500以上
#4 2 0.500以下
#5360.800以上
#6 3 5 0.200以下
#7480.700以上
#8 4 7 0.300以下
#95.500以下
#105010.500以上
非常感谢您的回复。我更新了我的问题，因为它似乎有点不清楚。我添加了一个目标数据框来说明我的目标。最终的目标是根据设定的需求生成具有“更高”或“更低”的数据帧。基本上，我正在寻找一种方法来立即分配这些类别。我希望“较高”或“较低”的随机分配仅在具有相同值的成对中进行，例如，其中min==max。在所有其他情况下，我希望分配以值是max还是min为基础。@HristoHristov更新了帖子，非常感谢您的回答！