R 从一个向量的最大值中提取 data.frame 的子集并按另一个向量分组[重复]

>ID<-c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C')
>WK<-c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5)
>NumSuccess<-c(0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 3)
>Data<-data.frame(ID, WK, NumSuccess)

我正在尝试根据“NumSuccesses”中的值创建一个子集 data.frame“Data2”，该值对应于按“ID”分组的“WK”中的最大值。生成的 data.frame 应如下所示：

>ID<-c('A','B','C')
>WK<-c(3, 3, 5)
>NumSuccess<-c(2, 1, 3)
>Data2<-data.frame(ID, WK, NumSuccess)

这可以通过不止一种方式来完成。如果“WK”与每个“ID”的最大值存在联系，并且希望所有行都具有最大“WK”，则可能有用filter与逻辑条件 (WK==max(WK)）按“ID”分组后。

library(dplyr)
Data %>% 
      group_by(ID) %>% 
      filter(WK==max(WK))
#   ID WK NumSuccess
#1  A  3          2
#2  B  3          1
#3  C  5          3

如果每个“ID”的“WK”有一个“最大值”，我们可以使用which.max or use arrange为每个“ID”按“WK”对数据集进行排序

  Data %>% 
       group_by(ID) %>%
       slice(which.max(WK))
  #     ID WK NumSuccess
  #1  A  3          2
  #2  B  3          1
  #3  C  5          3

 Data %>%
       group_by(ID) %>%
       arrange(-WK) %>% 
       slice(1)

类似的方法在data.table are

library(data.table)
setDT(Data)[, .SD[max(WK)==WK], ID]
setDT(Data)[, .SD[which.max(WK)], ID]
setkey(setDT(Data), WK)[, .SD[.N], ID]

或者我们可以使用ave from base R

 Data[with(Data, ave(WK, ID, FUN=max)==WK),]