다음은 샘플 데이터 프레임입니다.
d <- data.frame(
x = runif(90),
grp = gl(3, 30)
)
의 각 값에 대해 d상위 5 개 값이있는 행 을 포함 하는 하위 집합을 원합니다 .xgrp
base-R을 사용하면 내 접근 방식은 다음과 같습니다.
ordered <- d[order(d$x, decreasing = TRUE), ]
splits <- split(ordered, ordered$grp)
heads <- lapply(splits, head)
do.call(rbind, heads)
## x grp
## 1.19 0.8879631 1
## 1.4 0.8844818 1
## 1.12 0.8596197 1
## 1.26 0.8481809 1
## 1.18 0.8461516 1
## 1.29 0.8317092 1
## 2.31 0.9751049 2
## 2.34 0.9269764 2
## 2.57 0.8964114 2
## 2.58 0.8896466 2
## 2.45 0.8888834 2
## 2.35 0.8706823 2
## 3.74 0.9884852 3
## 3.73 0.9837653 3
## 3.83 0.9375398 3
## 3.64 0.9229036 3
## 3.69 0.8021373 3
## 3.86 0.7418946 3
을 사용하여 dplyr다음이 작동 할 것으로 예상했습니다.
d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
head(n = 5)
그러나 전체 상위 5 개 행만 반환합니다.
스와핑 head에 대한 top_n전체 돌아갑니다 d.
d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
top_n(n = 5)
올바른 하위 집합을 얻으려면 어떻게합니까?
답변
dplyr 1.0.0 부터 “slice_min() 과 slice_max()혼동에서 인계, 변수의 최소 또는 최대 값을 갖는 행을 선택 top_n().“
d %>% group_by(grp) %>% slice_max(order_by = x, n = 5)
# # A tibble: 15 x 2
# # Groups: grp [3]
# x grp
# <dbl> <fct>
# 1 0.994 1
# 2 0.957 1
# 3 0.955 1
# 4 0.940 1
# 5 0.900 1
# 6 0.963 2
# 7 0.902 2
# 8 0.895 2
# 9 0.858 2
# 10 0.799 2
# 11 0.985 3
# 12 0.893 3
# 13 0.886 3
# 14 0.815 3
# 15 0.812 3
사전 dplyr 1.0.0사용 top_n:
에서 ?top_nwt 인수 에 대해 :
주문에 사용할 변수 […] 기본적으로 tbl 의 마지막 변수 입니다.
데이터 세트의 마지막 변수는 “grp”로 순위를 매길 변수가 아니므로 top_n시도가 “d의 전체를 반환” 하는 이유 입니다. 따라서 데이터 세트에서 “x”로 순위를 매기려면 다음을 지정해야합니다.wt = x .
d %>%
group_by(grp) %>%
top_n(n = 5, wt = x)
데이터:
set.seed(123)
d <- data.frame(
x = runif(90),
grp = gl(3, 30))
답변
data.table너무 쉽게 …
library(data.table)
setorder(setDT(d), -x)[, head(.SD, 5), keyby = grp]
또는
setorder(setDT(d), grp, -x)[, head(.SD, 5), by = grp]
또는 ( .SD각 그룹에 대한 전화 를 피하므로 빅 데이터 세트의 경우 더 빨라야 함 )
setorder(setDT(d), grp, -x)[, indx := seq_len(.N), by = grp][indx <= 5]
편집 :dplyr 비교 방법 은 다음과 같습니다 data.table(관심있는 사람이있는 경우).
set.seed(123)
d <- data.frame(
x = runif(1e6),
grp = sample(1e4, 1e6, TRUE))
library(dplyr)
library(microbenchmark)
library(data.table)
dd <- copy(d)
microbenchmark(
top_n = {d %>%
group_by(grp) %>%
top_n(n = 5, wt = x)},
dohead = {d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
do(head(., n = 5))},
slice = {d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
slice(1:5)},
filter = {d %>%
arrange(desc(x)) %>%
group_by(grp) %>%
filter(row_number() <= 5L)},
data.table1 = setorder(setDT(dd), -x)[, head(.SD, 5L), keyby = grp],
data.table2 = setorder(setDT(dd), grp, -x)[, head(.SD, 5L), grp],
data.table3 = setorder(setDT(dd), grp, -x)[, indx := seq_len(.N), grp][indx <= 5L],
times = 10,
unit = "relative"
)
# expr min lq mean median uq max neval
# top_n 24.246401 24.492972 16.300391 24.441351 11.749050 7.644748 10
# dohead 122.891381 120.329722 77.763843 115.621635 54.996588 34.114738 10
# slice 27.365711 26.839443 17.714303 26.433924 12.628934 7.899619 10
# filter 27.755171 27.225461 17.936295 26.363739 12.935709 7.969806 10
# data.table1 13.753046 16.631143 10.775278 16.330942 8.359951 5.077140 10
# data.table2 12.047111 11.944557 7.862302 11.653385 5.509432 3.642733 10
# data.table3 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 10
약간 더 빠른 data.table솔루션 추가 :
set.seed(123L)
d <- data.frame(
x = runif(1e8),
grp = sample(1e4, 1e8, TRUE))
setDT(d)
setorder(d, grp, -x)
dd <- copy(d)
library(microbenchmark)
microbenchmark(
data.table3 = d[, indx := seq_len(.N), grp][indx <= 5L],
data.table4 = dd[dd[, .I[seq_len(.N) <= 5L], grp]$V1],
times = 10L
)
타이밍 출력 :
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
data.table3 826.2148 865.6334 950.1380 902.1689 1006.1237 1260.129 10
data.table4 729.3229 783.7000 859.2084 823.1635 966.8239 1014.397 10
답변
head에 대한 호출 을 래핑해야합니다 do. 다음 코드에서 .현재 그룹을 (설명 참조 나타냅니다 ...의 do도움말 페이지).
d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
do(head(., n = 5))
akrun에서 언급했듯이 slice는 대안입니다.
d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
slice(1:5)
나는 이것을 묻지 않았지만 완전성을 위해 가능한 data.table버전은 (수정을 위해 @Arun에게 감사드립니다) :
setDT(d)[order(-x), head(.SD, 5), by = grp]
답변
기본 R에서의 접근 방식은 다음과 같습니다.
ordered <- d[order(d$x, decreasing = TRUE), ]
ordered[ave(d$x, d$grp, FUN = seq_along) <= 5L,]
그리고 dplyr을 사용하면 접근 방식 slice이 아마도 가장 빠르지 만 다음을 사용 filter하는 것보다 더 빠를 수도 있습니다 do(head(., 5)).
d %>%
arrange(desc(x)) %>%
group_by(grp) %>%
filter(row_number() <= 5L)
dplyr 벤치 마크
set.seed(123)
d <- data.frame(
x = runif(1e6),
grp = sample(1e4, 1e6, TRUE))
library(microbenchmark)
microbenchmark(
top_n = {d %>%
group_by(grp) %>%
top_n(n = 5, wt = x)},
dohead = {d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
do(head(., n = 5))},
slice = {d %>%
arrange_(~ desc(x)) %>%
group_by_(~ grp) %>%
slice(1:5)},
filter = {d %>%
arrange(desc(x)) %>%
group_by(grp) %>%
filter(row_number() <= 5L)},
times = 10,
unit = "relative"
)
Unit: relative
expr min lq median uq max neval
top_n 1.042735 1.075366 1.082113 1.085072 1.000846 10
dohead 18.663825 19.342854 19.511495 19.840377 17.433518 10
slice 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 10
filter 1.048556 1.044113 1.042184 1.180474 1.053378 10
답변
top_n (n = 1)은 순서화 변수가 각 그룹 내에서 고유하지 않은 경우 각 그룹에 대해 여러 행을 반환 합니다. 각 그룹에 대해 정확히 하나의 항목을 선택하려면 각 행에 고유 변수를 추가하십시오.
set.seed(123)
d <- data.frame(
x = runif(90),
grp = gl(3, 30))
d %>%
mutate(rn = row_number()) %>%
group_by(grp) %>%
top_n(n = 1, wt = rn)
답변
data.table간결한 구문을 강조하는 또 다른 솔루션 :
setDT(d)
d[order(-x), .SD[1:5], grp]
답변
