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r - 给定 R 中另一个变量的条件，你能从一个变量中提取最小值吗？

问题描述

假设我有来自 min 的数据。下面的可重现示例。我想用 ready.data 中的 ready.data$RetAge 的最小值更新 MinReadyAge 变量，其中 ready.data$Ready == 'Yes'。有没有一种有效的方法来做到这一点？

对于任何年龄都没有“是”的情况，如果有办法返回“从未准备好”，则可获得奖励积分。

ID <- c(1,2,3,4,5)
MinReadyAge <- 1:5

min.age.data <- as.data.frame(cbind(ID,MinReadyAge))

ID <- c(1,1,1,1,1,
        2,2,2,2,2,
        3,3,3,3,3,
        4,4,4,4,4,
        5,5,5,5,5)

RetAge <- rep(seq(from = 65, to = 69, by = 1),5)

Ready <- c("No","No","No","No","No",
           "No","No","No","No","Yes",
           "No","No","No","Yes","Yes",
           "No","No","Yes","Yes","Yes",
           "Yes","Yes","Yes","Yes","Yes")

ready.data <- as.data.frame(cbind(ID,RetAge,Ready))

标签： rdplyr

解决方案

我们可以在通过“ID”获取“RetAge”slice的min值后对“min.age.data”进行连接，其中“Ready”为“Yes”

library(dplyr)
ready.data %>% 
   filter(Ready == 'Yes') %>% 
   group_by(ID) %>% 
   slice_min(RetAge) %>%
   ungroup %>% 
   select(ID, MinRetAge = RetAge) %>%
   right_join(min.age.data) %>%
   arrange(ID)
# A tibble: 5 x 3
#     ID MinRetAge MinReadyAge
#  <dbl>     <dbl>       <int>
#1     1        NA           1
#2     2        69           2
#3     3        68           3
#4     4        67           4
#5     5        65           5

如果我们需要更新“MinRetAge”列

 min.age.data <- ready.data %>% 
    filter(Ready == 'Yes') %>% 
    group_by(ID) %>% 
    slice_min(RetAge) %>% 
    ungroup %>% 
    select(ID, RetAge) %>% 
    right_join(min.age.data) %>%
    transmute(ID, MinReadyAge = coalesce(RetAge, MinReadyAge)) %>%
    arrange(ID)

-输出

min.age.data
# A tibble: 5 x 2
#     ID MinReadyAge
#  <dbl>       <dbl>
#1     1           1
#2     2          69
#3     3          68
#4     4          67
#5     5          65

数据

# // as.data.frame(cbind is not needed and it will unnecessarily chage the type
# // cbind by default returns a matrix and matrix can have only a single type
# // instead using data.frame directly
ready.data <- data.frame(ID, RetAge, Ready)
min.age.data <- data.frame(ID, MinReadyAge)

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