Wählen Sie die erste Zeile nach Gruppe aus

Question 1

Von einem Datenrahmen wie diesem

test <- data.frame('id'= rep(1:5,2), 'string'= LETTERS[1:10])
test <- test[order(test$id), ]
rownames(test) <- 1:10

> test
    id string
 1   1      A
 2   1      F
 3   2      B
 4   2      G
 5   3      C
 6   3      H
 7   4      D
 8   4      I
 9   5      E
 10  5      J

Ich möchte eine neue mit der ersten Zeile jedes ID / String-Paares erstellen. Wenn sqldf R-Code darin akzeptiert, könnte die Abfrage folgendermaßen aussehen:

res <- sqldf("select id, min(rownames(test)), string 
              from test 
              group by id, string")

> res
    id string
 1   1      A
 3   2      B
 5   3      C
 7   4      D
 9   5      E

Gibt es eine Lösung, um eine neue Spalte wie zu erstellen?

test$row <- rownames(test)

und dieselbe sqldf-Abfrage mit min (Zeile) ausführen?

Question 2

Sie können duplicateddies sehr schnell tun.

test[!duplicated(test$id),]

Benchmarks für die Geschwindigkeitsfreaks:

ju <- function() test[!duplicated(test$id),]
gs1 <- function() do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), head, 1))
gs2 <- function() do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), `[`, 1, ))
jply <- function() ddply(test,.(id),function(x) head(x,1))
jdt <- function() {
  testd <- as.data.table(test)
  setkey(testd,id)
  # Initial solution (slow)
  # testd[,lapply(.SD,function(x) head(x,1)),by = key(testd)]
  # Faster options :
  testd[!duplicated(id)]               # (1)
  # testd[, .SD[1L], by=key(testd)]    # (2)
  # testd[J(unique(id)),mult="first"]  # (3)
  # testd[ testd[,.I[1L],by=id] ]      # (4) needs v1.8.3. Allows 2nd, 3rd etc
}

library(plyr)
library(data.table)
library(rbenchmark)

# sample data
set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e3, 1e5, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e5, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]

benchmark(ju(), gs1(), gs2(), jply(), jdt(),
    replications=5, order="relative")[,1:6]
#     test replications elapsed relative user.self sys.self
# 1   ju()            5    0.03    1.000      0.03     0.00
# 5  jdt()            5    0.03    1.000      0.03     0.00
# 3  gs2()            5    3.49  116.333      2.87     0.58
# 2  gs1()            5    3.58  119.333      3.00     0.58
# 4 jply()            5    3.69  123.000      3.11     0.51

Versuchen wir das noch einmal, aber nur mit den Konkurrenten vom ersten Lauf an und mit mehr Daten und mehr Replikationen.

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e4, 1e6, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e6, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
benchmark(ju(), jdt(), order="relative")[,1:6]
#    test replications elapsed relative user.self sys.self
# 1  ju()          100    5.48    1.000      4.44     1.00
# 2 jdt()          100    6.92    1.263      5.70     1.15

Question 3

Ich bevorzuge den dplyr-Ansatz.

group_by(id) gefolgt von entweder

filter(row_number()==1) oder
slice(1) oder
slice_head(1) # (dplyr => 1.0)
top_n(n = -1)
- top_n()Verwendet intern die Rangfunktion. Negativ wählt am Ende des Ranges aus.

In einigen Fällen kann es erforderlich sein, die IDs nach group_by anzuordnen.

library(dplyr)

# using filter(), top_n() or slice()

m1 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(row_number()==1)

m2 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  slice(1)

m3 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  top_n(n = -1)

Alle drei Methoden geben das gleiche Ergebnis zurück

# A tibble: 5 x 2
# Groups:   id [5]
     id string
  <int> <fct> 
1     1 A     
2     2 B     
3     3 C     
4     4 D     
5     5 E

Question 4

Wie wäre es mit

DT <- data.table(test)
setkey(DT, id)

DT[J(unique(id)), mult = "first"]

Bearbeiten

Es gibt auch eine eindeutige Methode, bei data.tablesder die erste Zeile per Schlüssel zurückgegeben wird

jdtu <- function() unique(DT)

Ich denke, wenn Sie testaußerhalb des Benchmarks bestellen , können Sie das setkeyund die data.tableKonvertierung auch aus dem Benchmark entfernen (da der Setkey grundsätzlich nach ID sortiert ist, genau wie order).

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e3, 1e5, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e5, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
DT <- data.table(DT, key = 'id')
ju <- function() test[!duplicated(test$id),]

jdt <- function() DT[J(unique(id)),mult = 'first']


 library(rbenchmark)
benchmark(ju(), jdt(), replications = 5)
##    test replications elapsed relative user.self sys.self 
## 2 jdt()            5    0.01        1      0.02        0        
## 1  ju()            5    0.05        5      0.05        0

und mit mehr Daten

** Mit einzigartiger Methode bearbeiten **

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e4, 1e6, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e6, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
DT <- data.table(test, key = 'id')
       test replications elapsed relative user.self sys.self 
2  jdt()            5    0.09     2.25      0.09     0.00    
3 jdtu()            5    0.04     1.00      0.05     0.00      
1   ju()            5    0.22     5.50      0.19     0.03

Die einzigartige Methode ist hier am schnellsten.

Question 5

Eine einfache ddplyOption:

ddply(test,.(id),function(x) head(x,1))

Wenn Geschwindigkeit ein Problem ist, könnte ein ähnlicher Ansatz gewählt werden mit data.table:

testd <- data.table(test)
setkey(testd,id)
testd[,.SD[1],by = key(testd)]

oder das könnte erheblich schneller sein:

testd[testd[, .I[1], by = key(testd]$V1]

Question 6

jetzt zum dplyrHinzufügen eines deutlichen Zählers.

df %>%
    group_by(aa, bb) %>%
    summarise(first=head(value,1), count=n_distinct(value))

Sie erstellen Gruppen, die in Gruppen zusammengefasst werden.

Wenn die Daten numerisch sind, können Sie Folgendes verwenden:
first(value)[gibt es auch last(value)] anstelle vonhead(value, 1)

Siehe: http://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html

Voll:

> df
Source: local data frame [16 x 3]

   aa bb value
1   1  1   GUT
2   1  1   PER
3   1  2   SUT
4   1  2   GUT
5   1  3   SUT
6   1  3   GUT
7   1  3   PER
8   2  1   221
9   2  1   224
10  2  1   239
11  2  2   217
12  2  2   221
13  2  2   224
14  3  1   GUT
15  3  1   HUL
16  3  1   GUT

> library(dplyr)
> df %>%
>   group_by(aa, bb) %>%
>   summarise(first=head(value,1), count=n_distinct(value))

Source: local data frame [6 x 4]
Groups: aa

  aa bb first count
1  1  1   GUT     2
2  1  2   SUT     2
3  1  3   SUT     3
4  2  1   221     3
5  2  2   217     3
6  3  1   GUT     2

Question 7

(1) SQLite hat eine eingebaute rowidPseudospalte, so dass dies funktioniert:

sqldf("select min(rowid) rowid, id, string 
               from test 
               group by id")

Geben:

  rowid id string
1     1  1      A
2     3  2      B
3     5  3      C
4     7  4      D
5     9  5      E

(2) Auch sqldfselbst hat ein row.names=Argument:

sqldf("select min(cast(row_names as real)) row_names, id, string 
              from test 
              group by id", row.names = TRUE)

Geben:

  id string
1  1      A
3  2      B
5  3      C
7  4      D
9  5      E

(3) Eine dritte Alternative, die die Elemente der beiden oben genannten Elemente mischt, könnte noch besser sein:

sqldf("select min(rowid) row_names, id, string 
               from test 
               group by id", row.names = TRUE)

Geben:

  id string
1  1      A
3  2      B
5  3      C
7  4      D
9  5      E

Beachten Sie, dass alle drei auf einer SQLite-Erweiterung für SQL basieren, bei der die Verwendung von minoder maxgarantiert dazu führt, dass die anderen Spalten aus derselben Zeile ausgewählt werden. (In anderen SQL-basierten Datenbanken kann dies möglicherweise nicht garantiert werden.)

Question 8

Eine Basis-R-Option ist das split()- lapply()- do.call()Idiom:

> do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), head, 1))
  id string
1  1      A
2  2      B
3  3      C
4  4      D
5  5      E

Eine direktere Option ist lapply()die [Funktion:

> do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), `[`, 1, ))
  id string
1  1      A
2  2      B
3  3      C
4  4      D
5  5      E

Das Komma 1, )am Ende des lapply()Aufrufs ist wichtig, da dies dem Aufruf [1, ]zur Auswahl der ersten Zeile und aller Spalten entspricht.