如何使用dplyr在R数据框中选择具有分组分组的变量的最小值或最大值的行？

如果R数据帧包含具有许多组级别的组变量，则很难根据组级别找到离散变量或连续变量的最小值和最大值。但这可以通过dplyr包中的slice函数来完成。

考虑下面的数据帧，该数据帧具有一组变量，连续变量和离散变量-

> set.seed(2)
> x1<-sample(1:100,20,replace=TRUE)
> x2<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
> x3<-rpois(20,10)
> x4<-rpois(20,5)
> x5<-rpois(20,5)
> x6<-runif(20,2,5)
> x7<-sample(200:1000,20,replace=TRUE)
> Group<-rep(c(1,2,3,4),times=5)
> df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,Group)
> df
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Group
1 85 8 14 7 8 2.900301 749 1
2 79 7 12 4 3 3.331022 200 2
3 70 1 17 5 6 4.190603 883 3
4 6 6 11 8 5 4.004491 649 4
5 32 9 13 5 4 2.934971 641 1
6 8 4 7 3 6 3.435734 699 2
7 17 6 9 3 4 2.874230 679 3
8 93 9 7 1 3 2.546523 642 4
9 81 8 8 6 8 3.082288 496 1
10 76 6 7 4 1 4.711400 570 2
11 41 3 8 5 9 3.182143 847 3
12 50 9 9 7 4 4.339642 707 4
13 75 7 8 7 6 2.852477 805 1
14 65 8 16 8 5 4.561162 233 2
15 3 6 8 2 7 2.516727 783 3
16 80 2 9 9 3 2.237793 788 4
17 96 7 10 5 4 2.876195 792 1
18 50 2 7 1 3 4.521114 375 2
19 55 3 6 3 4 4.835804 942 3
20 63 4 9 10 6 2.134896 228 4

加载dplyr软件包-

> library(dplyr)

查找特定变量的最小值和最大值的分组行-

> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.min(x5))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
 x1     x2    x3    x4     x5   x6    x7   Group
 <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 32    9     13     5     4    2.93  641    1
2 76    6      7     4     1    4.71  570    2
3 17    6      9     3     4    2.87  679    3
4 93    9      7     1     3    2.55  642    4
> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.max(x5))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
   x1     x2    x3    x4    x5   x6     x7  Group
  <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 85      8     14    7     8    2.90  749    1
2  8      4      7    3     6    3.44  699    2
3 41      3      8    5     9    3.18  847    3
4 63      4      9   10     6    2.13  228    4
> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.max(x7))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
   x1    x2    x3    x4   x5     x6    x7  Group
 <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 75     7     8     7     6    2.85  805   1
2  8     4     7     3     6    3.44  699   2
3 55     3     6     3     4    4.84  942   3
4 80     2     9     9     3    2.24  788   4
> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.min(x1))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
  x1     x2    x3    x4    x5   x6     x7   Group
 <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 32     9    13     5    4    2.93   641   1
2  8     4     7     3    6    3.44   699   2
3  3     6     8     2    7    2.52   783   3
4  6     6    11     8    5    4.00   649   4
> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.max(x1))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
  x1   x2    x3     x4    x5    x6    x7   Group
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 96    7    10     5     4    2.88   792  1
2 79    7    12     4     3    3.33   200  2
3 70    1    17     5     6    4.19   883  3
4 93    9     7     1     3    2.55   642  4

> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.max(x6))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
  x1    x2    x3    x4    x5   x6     x7   Group
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 81    8     8     6     8    3.08  496  1
2 76    6     7     4     1    4.71  570  2
3 55    3     6     3     4    4.84  942  3
4 50    9     9     7     4    4.34  707  4
> df %>% group_by(Group) %>% slice(which.min(x6))
# A tibble: 4 x 8
# Groups: Group [4]
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Group
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 75 7 8 7 6 2.85 805 1
2 79 7 12 4 3 3.33 200 2
3 3 6 8 2 7 2.52 783 3
4 63 4 9 10 6 2.13 228 4