如何从 dplyr 数据框中的每组中选择最后 N 个观察结果? [英] How to select last N observation from each group in dplyr dataframe?
本文介绍了如何从 dplyr 数据框中的每组中选择最后 N 个观察结果?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
给定一个数据框:
df <- structure(list(a = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4), b = c(34,
343, 54, 11, 55, 62, 59, -9, 0, -0.5)), row.names = c(NA, -10L
), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
我想从每组中取出最后 N 个观察值/行:
I want to take last N observations / rows from each group:
df %>%
dplyr::group_by(a) %>%
dplyr::last(2)
给我错误的结果.
我希望它是:
a b
1 343
1 54
2 55
2 62
3 59
3 -9
4 0
4 -0.5
请指教这里有什么问题?
Please advise what is wrong here?
我得到的错误是:
订单错误(order_by)[[n]] : 下标越界
Error in order(order_by)[[n]] : subscript out of bounds
推荐答案
因为它是基于 dplyr
1) 在 group_by
之后,在 row_number()
library(tidyverse)
df %>%
group_by(a) %>%
slice(tail(row_number(), 2))
# A tibble: 8 x 2
# Groups: a [4]
# a b
# <dbl> <dbl>
#1 1 343
#2 1 54
#3 2 55
#4 2 62
#5 3 59
#6 3 -9
#7 4 0
#8 4 -0.5
<小时>
2) 或者使用 dplyr
df %>%
group_by(a) %>%
filter(row_number() >= (n() - 1))
<小时>
3) 或使用 do
和 tail
df %>%
group_by(a) %>%
do(tail(., 2))
<小时>
4) 除了tidyverse
、方法,我们还可以使用compact data.table
4) In addition to the tidyverse
, methods, we can also use compact data.table
library(data.table)
setDT(df)[df[, .I[tail(seq_len(.N), 2)], a]$V1]
<小时>
5) 或 by
来自 base R
by(df, df$a, FUN = tail, 2)
6) 或使用 aggregate
来自 base R
df[aggregate(c ~ a, transform(df, c = seq_len(nrow(df))), FUN = tail, 2)$c,]
7) 或使用 split
从 base R
do.call(rbind, lapply(split(df, df$a), tail, 2))
这篇关于如何从 dplyr 数据框中的每组中选择最后 N 个观察结果?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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