R 如何使用which.min和tapply确定绝对行数？

我的数据集名为ds，是一个包含三列和4000多个观测值的矩阵。 ds中的三列为：

name v2 f1

名字就是字符

v2是数字的

f1是54级的系数

我想找到因子x的v2的最小值的位置。我试着使用tapply，如下所示

tapply(ds$v2, ds$f1 == x, which.min)

我得到的答案是这样的：

FALSE  TRUE 
 2821    19

我假设19是我的数据集中的绝对位置，如果我想找到观察的名称，我需要做的就是

ds[19, 1]

但这显然是错误的。我知道19对应于相对位置，也就是说，它是因子x的第19个观测值

---

所以我的问题是：如何找到因子x的最小值的绝对位置？

tapply

将函数应用于第二个参数的每个唯一值，因此您不应该使用

ds$f1==x

，可能只是

ds$f1

，所以它看起来像：

tapply(ds$v2, ds$f1 == x, which.min)

以下是R随附的iris数据集示例：

tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, which.min)

编辑：

但是，正如您所指出的，这将为您提供子集数据中的位置，而不是绝对位置

我认为不可能从

tapply

中获得绝对值，因为您正在处理单个向量。如果要同时处理多个列，可以使用这种方法：

d <- split(iris, iris$Species)
row_positions <- sapply(d, function(x) rownames(x[which.min(x$Sepal.Length), ]))
iris[row_positions, ]

---

d
tapply
将对第二个参数的每个唯一值应用该函数，因此您不应该使用
ds$f1==x
，可能只使用
ds$f1
，因此它看起来像：

tapply(ds$v2, ds$f1 == x, which.min)

以下是R随附的iris数据集示例：

tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, which.min)

编辑：

但是，正如您所指出的，这将为您提供子集数据中的位置，而不是绝对位置

我认为不可能从
tapply
中获得绝对值，因为您正在处理单个向量。如果要同时处理多个列，可以使用这种方法：

d <- split(iris, iris$Species)
row_positions <- sapply(d, function(x) rownames(x[which.min(x$Sepal.Length), ]))
iris[row_positions, ]

d请提供您的数据集的一小部分摘录和基于它的所需输出，您的问题将成为一个好问题。我猜
tapply
在这方面相当混乱，类似于
tapply（1:nrow（iris），iris$Species，function（I）I[which.min（iris$Sepal.Length）]
。如果您愿意使用诸如dplyr或data.table之类的软件包，可以使用一些更直观的语法。或者，
by（）
函数可能会有所帮助：请提供数据集的一小部分摘录以及基于它的所需输出，您的问题将成为一个好问题。我猜
tapply
对此相当混乱，类似于
tapply（1:nrow（iris），iris$Species，function（I）I[which.min（iris$Sepal.Length）]
。如果您愿意使用诸如dplyr或data.table之类的软件包，可以使用一些更直观的语法。或者，
by（）
函数可能会有所帮助：它仍然会给出子组中的行号，而不是完整的表。请尝试
iris[taply（iris$Sepal.Length，iris$Species，which.min），]
查看问题。感谢您指出这个问题@Frank，我误解了这个问题。我编辑了我的答案。谢谢@sinQueso，我做了类似的事情，这很有帮助。我使用如下方式拆分ds：
y这仍然会在子组中给出行号，而不是整个表。请尝试
iris[taply（iris$Sepal.Length，iris$Species，which.min），]
查看问题。感谢您指出这个问题@Frank，我误解了这个问题。我编辑了我的答案。谢谢@sinQueso，我做了类似的事情，这很有帮助。我使用如下方式拆分ds：
y