R 查找数据帧中不同对象范围内的所有最大值

我想知道是否有一种比写作更简单的方法，如果……或者。。。对于以下情况。我有一个数据帧，我只想要列“百分比”>=95中的数字行。此外，对于一个对象，如果有多行符合此条件，我只需要最大的一行。如果有多个最大的，我想保留所有的

例如：

object  city    street  percentage
A   NY  Sun 100
A   NY  Malino  97
A   NY  Waterfall   100
B   CA  Washington  98
B   WA  Lieber  95
C   NA  Moon    75

然后我希望结果显示：

object  city    street  percentage
A   NY  Sun 100
A   NY  Waterfall   100
B   CA  Washington  98

我可以用if-else语句来做，但我觉得应该有一些更聪明的方式来表达：1.>=95 2. 如果有多个，请选择最大的3个。如果有多个最大的，请全部选择。

以下方法有效：

ddf2 = ddf[ddf$percentage>95,]
ddf3 = ddf2[-c(1:nrow(ddf2)),]
for(oo in unique(ddf2$object)){
    tempdf = ddf2[ddf2$object == oo, ]
    maxval = max(tempdf$percentage)
    tempdf = tempdf[tempdf$percentage==maxval,]
    for(i in 1:nrow(tempdf)) ddf3[nrow(ddf3)+1,] = tempdf[i,]
}
ddf3
 object city     street percentage
1      A   NY        Sun        100
3      A   NY  Waterfall        100
4      B   CA Washington         98

以下工作：

ddf2 = ddf[ddf$percentage>95,]
ddf3 = ddf2[-c(1:nrow(ddf2)),]
for(oo in unique(ddf2$object)){
    tempdf = ddf2[ddf2$object == oo, ]
    maxval = max(tempdf$percentage)
    tempdf = tempdf[tempdf$percentage==maxval,]
    for(i in 1:nrow(tempdf)) ddf3[nrow(ddf3)+1,] = tempdf[i,]
}
ddf3
 object city     street percentage
1      A   NY        Sun        100
3      A   NY  Waterfall        100
4      B   CA Washington         98

---

可以通过创建一个变量来实现这一点，该变量指示每个对象具有最大百分比的行。然后，我们可以使用该指标对数据进行子集划分

# your data
dat <- read.table(text = "object  city    street  percentage
A   NY  Sun 100
A   NY  Malino  97
A   NY  Waterfall   100
B   CA  Washington  98
B   WA  Lieber  95
C   NA  Moon    75", header=TRUE, na.strings="", stringsAsFactors=FALSE)

# create an indicator to identify the rows that have the maximum
# percentage by object
id <- with(dat, ave(percentage, object, FUN=function(i) i==max(i)) )

# subset your data - keep rows that are greater than 95 and have the 
# maximum group percentage (given by id equal to one)
dat[dat$percentage >= 95 & id , ]

或者把这些放在一起

with(dat, dat[percentage >= 95 & ave(percentage, object, 
                                           FUN=function(i) i==max(i)) , ])

#   object city     street percentage
# 1      A   NY        Sun        100
# 3      A   NY  Waterfall        100
# 4      B   CA Washington         98

---

可以通过创建一个变量来实现这一点，该变量指示每个对象具有最大百分比的行。然后，我们可以使用该指标对数据进行子集划分

# your data
dat <- read.table(text = "object  city    street  percentage
A   NY  Sun 100
A   NY  Malino  97
A   NY  Waterfall   100
B   CA  Washington  98
B   WA  Lieber  95
C   NA  Moon    75", header=TRUE, na.strings="", stringsAsFactors=FALSE)

# create an indicator to identify the rows that have the maximum
# percentage by object
id <- with(dat, ave(percentage, object, FUN=function(i) i==max(i)) )

# subset your data - keep rows that are greater than 95 and have the 
# maximum group percentage (given by id equal to one)
dat[dat$percentage >= 95 & id , ]

或者把这些放在一起

with(dat, dat[percentage >= 95 & ave(percentage, object, 
                                           FUN=function(i) i==max(i)) , ])

#   object city     street percentage
# 1      A   NY        Sun        100
# 3      A   NY  Waterfall        100
# 4      B   CA Washington         98

---

您也可以使用@user20650的相同方法在

data.table

中执行此操作

library(data.table)
 setDT(dat)[dat[,percentage==max(percentage) & percentage >=95, by=object]$V1,] 
 #   object city     street percentage
 #1:      A   NY        Sun        100
 #2:      A   NY  Waterfall        100
 #3:      B   CA Washington         98

或者使用

dplyr

 dat %>% 
     group_by(object) %>%
     filter(percentage==max(percentage) & percentage >=95)

---

您也可以使用@user20650的相同方法在

data.table

中执行此操作

library(data.table)
 setDT(dat)[dat[,percentage==max(percentage) & percentage >=95, by=object]$V1,] 
 #   object city     street percentage
 #1:      A   NY        Sun        100
 #2:      A   NY  Waterfall        100
 #3:      B   CA Washington         98

或者使用

dplyr

 dat %>% 
     group_by(object) %>%
     filter(percentage==max(percentage) & percentage >=95)

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谢谢你，阿克伦。我不知道data.table-现在去看看。@Helene没问题。对于更大的数据集，

data.table

会更快。谢谢运行。我不知道data.table-现在去看看。@Helene没问题。对于更大的数据集，

data.table

会更快。我最初做了一些与您类似的事情，但我试图避免For循环。谢谢你的帮助：）我最初做了一些与你类似的事情，但我试图避免for循环。谢谢你的帮助：）