R 分组求多变量的最小值

我想找出一个变量（时间）的最小值，其他几个变量等于1（或任何其他值）。基本上，我的应用程序是找到x==1的第一年，对于几个x。我知道如何为一个x找到这个，但希望避免生成多个最小值的简化数据帧，然后将它们合并在一起。有没有一种有效的方法可以做到这一点？下面是我的一个变量的示例数据和解决方案

d <- data.frame(cat = c(rep("A",10), rep("B",10)),
                time = c(1:10),
                var1 = c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1),
                var2 = c(0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1))

ddply(d[d$var1==1,], .(cat), summarise,
      start= min(time))

---

这是你所期待的吗

library(dplyr)
df <- d %>% 
group_by(cat, var1, var2) %>% 
summarise(start = min(time)) %>% 
filter()

库（dplyr）
df%
分组依据（类别、变量1、变量2）%>%
总结（开始=分钟（时间））%>%
过滤器（）

---

我留下了一个空白的

filter

参数，您可以用它来指定您想要的任何筛选条件（比如

var1==1

或

cat==a“

）

这是您所期望的吗

library(dplyr)
df <- d %>% 
group_by(cat, var1, var2) %>% 
summarise(start = min(time)) %>% 
filter()

库（dplyr）
df%
分组依据（类别、变量1、变量2）%>%
总结（开始=分钟（时间））%>%
过滤器（）

---

我留下了一个空白的

filter

参数，您可以使用它来指定您想要的任何筛选条件（比如

var1==1

或

cat==a“

）

使用

dplyr

如何

d %>% 
   group_by(cat) %>% 
   summarise_at(vars(contains("var")), funs(time[which(. == 1)[1]]))

给

# A tibble: 2 x 3
#   cat    var1  var2
#   <fct> <int> <int>
# 1 A         4     5
# 2 B         7     8

#一个tible:2x3
#cat var1 var2
#     
#1 A 4 5
#2 B 7 8

使用

dplyr如何

d %>% 
   group_by(cat) %>% 
   summarise_at(vars(contains("var")), funs(time[which(. == 1)[1]]))

给

# A tibble: 2 x 3
#   cat    var1  var2
#   <fct> <int> <int>
# 1 A         4     5
# 2 B         7     8

#一个tible:2x3
#cat var1 var2
#     
#1 A 4 5
#2 B 7 8
我们可以使用
base R
获得按“cat”分组的所有“var”列中的最小“time”

sapply(split(d[-1], d$cat), function(x)
            x$time[min(which(x[-1] ==1, arr.ind = TRUE)[, 1])])
#A B 
#4 7 

我们可以使用
base R
获得按“cat”分组的所有“var”列中的最小“time”

sapply(split(d[-1], d$cat), function(x)
            x$time[min(which(x[-1] ==1, arr.ind = TRUE)[, 1])])
#A B 
#4 7 

你能提供预期输出吗？你能提供预期输出吗？