將觀察值設置爲R中該觀察值的最小值

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我對R相對較新，並且努力在R中「矢量化」所有代碼。儘管我很欣賞這是正確的方法。將觀察值設置爲R中該觀察值的最小值

我需要在數據框中設置一個值作爲ID的最小時間。以下作品完美

ID isTrue RealTime MinTime 
1 TRUE  16  10 
1 FALSE 8   
1 TRUE  10  10 
2 TRUE  7   7 
2 TRUE  30  7 
3 FALSE 3

：

ID isTrue RealTime MinTime 
1 TRUE  16 
1 FALSE 8 
1 TRUE  10 
2 TRUE  7 
2 TRUE  30 
3 FALSE 3

要變成。然而，這需要10分鐘跑，這是不理想的：

for (i in 1:nrow(df)){ 

    if (df[i,'isTrue']) { 
     prevTime <- sqldf(paste('Select min(MinTime) from dfStageIV where ID =',df[i,'ID'],sep=" "))[1,1] 
     if (is.na(prevTime) | is.na(df[i,'MinTime']) | df[i,'MinTime'] < prevTime){ 
     df[i,'MinTime']<-dfStageIV[i,'RealTime'] 
     } else { 
     dfStageIV[i,'MinTime']<-prevTime 
     } 
    } 
}

我應該如何正確地做到這一點？我把它用於或做循環不是在R最好的方式。我一直在看apply（）和aggregate.data.frame（）函數，但不知道如何做到這一點。有人能指引我朝着正確的方向嗎？非常感激！！

來源

2016-12-06 user2535309

看看'ave'。 – lmo

謝謝，第一次嘗試是接近。 df $ MinTime <-ave（df $ RealTime，df $ ID，FUN = min）。但是，我怎樣才能讓它取得那些isTrue = TRUE的呢？ – user2535309

df $ MinTime <-ave（df $ RealTime，df $ ID，df $ isTrue，FUN = min） df $ MinTime <-ifelse（df $ isTrue，df $ MinTime，NA）。這會返回一大堆警告，但會起作用。謝謝！ – user2535309

有人建議和快雖然它返回一噸警告：

df$MinTime<-ave(df$RealTime,df$ID, df$isTrue, FUN = min) 
df$MinTime<-ifelse(df$isTrue, df$MinTime,NA).

來源

2016-12-06 21:15:15 user2535309

這應該是一個dplyr鏈快得多。在這裏，我們通過ID和組對數據幀進行分組，並在組級別獲得最小值。然後我們可以再次取消組合，只需刪除F最小值。

library(dplyr) 
df %>% 
    group_by(ID, isTrue) %>% 
    mutate(Min.all = min(RealTime)) %>% 
    ungroup() %>% 
    transmute(ID, isTrue, RealTime, MinTime = ifelse(isTrue == T, Min.all, ""))

輸出：

# A tibble: 6 × 4 
    ID isTrue RealTime MinTime 
    <int> <lgl> <int> <chr> 
1  1 TRUE  16  10 
2  1 FALSE  8   
3  1 TRUE  10  10 
4  2 TRUE  7  7 
5  2 TRUE  30  7 
6  3 FALSE  3

我真的建議你熟悉dplyr，如果你打算做大量的數據幀操作的。使用AVE（）函數和以下工作

來源

2016-12-06 21:05:43 Joe

謝謝。我會深入dplyr庫，因爲它看起來很有幫助。正如我在下面從別人的建議中發佈的，ave（）函數也適用於這個ID以及isTrue – user2535309

下面是使用ave，pmax和is.na兩線基礎R溶液。

# calculate minimum for each ID, excluding FALSE instances 
df$MinTime <- ave(pmax(df$RealTime, (!df$isTrue) * max(df$RealTime)), df$ID, FUN=min) 
# turn FALSE instances into NA 
is.na(df$MinTime) <- (!df$isTrue)

df 
    ID isTrue RealTime MinTime 
1 1 TRUE  16  10 
2 1 FALSE  8  NA 
3 1 TRUE  10  10 
4 2 TRUE  7  7 
5 2 TRUE  30  7 
6 3 FALSE  3  NA

在第一行中，pmax用於構建觀測的向量如果df$isTrue爲TRUE或data.frame最大實時值。這個新的向量用於最小的計算。第二行中的FALSE值設置爲NA。

數據

df <- read.table(header=T, text="ID isTrue RealTime 
1 TRUE  16 
1 FALSE 8 
1 TRUE  10 
2 TRUE  7 
2 TRUE  30 
3 FALSE 3")

來源

2016-12-06 21:16:05 lmo

在問題中的代碼可以通過做這一切在R中SQL或全部被簡化（適當地向量化），而不是一半一半。已經有一些R解決方案，所以這裏是一個SQL解決方案，它表明這個問題等於聚合一個自定義的自連接。

library(sqldf) 
sqldf("select a.*, min(b.RealTime) minRealTime 
     from df a 
     left join df b on a.ID = b.ID and a.isTRUE and b.isTRUE 
     group by a.rowid")

，並提供：

ID isTrue RealTime minRealTime 
1 1 TRUE  16   10 
2 1 FALSE  8   NA 
3 1 TRUE  10   10 
4 2 TRUE  7   7 
5 2 TRUE  30   7 
6 3 FALSE  3   NA

來源

2016-12-07 14:22:05

將觀察值設置爲R中該觀察值的最小值

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