그룹 별 최고 가치 얻기

93

다음은 샘플 데이터 프레임입니다.

d <- data.frame(
  x   = runif(90),
  grp = gl(3, 30)
)

의 각 값에 대해 d상위 5 개 값이있는 행 을 포함 하는 하위 집합을 원합니다 .xgrp

base-R을 사용하면 내 접근 방식은 다음과 같습니다.

ordered <- d[order(d$x, decreasing = TRUE), ]    
splits <- split(ordered, ordered$grp)
heads <- lapply(splits, head)
do.call(rbind, heads)
##              x grp
## 1.19 0.8879631   1
## 1.4  0.8844818   1
## 1.12 0.8596197   1
## 1.26 0.8481809   1
## 1.18 0.8461516   1
## 1.29 0.8317092   1
## 2.31 0.9751049   2
## 2.34 0.9269764   2
## 2.57 0.8964114   2
## 2.58 0.8896466   2
## 2.45 0.8888834   2
## 2.35 0.8706823   2
## 3.74 0.9884852   3
## 3.73 0.9837653   3
## 3.83 0.9375398   3
## 3.64 0.9229036   3
## 3.69 0.8021373   3
## 3.86 0.7418946   3

을 사용하여 dplyr다음이 작동 할 것으로 예상했습니다.

d %>%
  arrange_(~ desc(x)) %>%
  group_by_(~ grp) %>%
  head(n = 5)

그러나 전체 상위 5 개 행만 반환합니다.

스와핑 head에 대한 top_n전체 돌아갑니다 d.

d %>%
  arrange_(~ desc(x)) %>%
  group_by_(~ grp) %>%
  top_n(n = 5)

올바른 하위 집합을 얻으려면 어떻게합니까?

r  data.table  dplyr 
— 리치 코튼
소스

답변:

126

dplyr 1.0.0 부터 "slice_min() 과 slice_max()혼동에서 인계, 변수의 최소 또는 최대 값을 갖는 행을 선택 top_n()."

d %>% group_by(grp) %>% slice_max(order_by = x, n = 5)
# # A tibble: 15 x 2
# # Groups:   grp [3]
#     x grp  
# <dbl> <fct>
#  1 0.994 1    
#  2 0.957 1    
#  3 0.955 1    
#  4 0.940 1    
#  5 0.900 1    
#  6 0.963 2    
#  7 0.902 2    
#  8 0.895 2    
#  9 0.858 2    
# 10 0.799 2    
# 11 0.985 3    
# 12 0.893 3    
# 13 0.886 3    
# 14 0.815 3    
# 15 0.812 3

사전 dplyr 1.0.0사용 top_n:

에서 ?top_nwt 인수 에 대해 :

주문에 사용할 변수 [...] 기본적으로 tbl 의 마지막 변수 입니다.

데이터 세트의 마지막 변수는 "grp"로 순위를 매길 변수가 아니므로 top_n시도가 "d의 전체를 반환" 하는 이유 입니다. 따라서 데이터 세트에서 "x"로 순위를 매기려면 다음을 지정해야합니다.wt = x .

d %>%
  group_by(grp) %>%
  top_n(n = 5, wt = x)

데이터:

set.seed(123)
d <- data.frame(
  x = runif(90),
  grp = gl(3, 30))
— 헨릭
소스
7
어쨌든 관계를 무시하는 것이 있습니까?
— Matías Guzmán Naranjo 2016 년
@ MatíasGuzmánNaranjo, stackoverflow.com/questions/21308436/…
— nanselm2
41

data.table너무 쉽게 ...

library(data.table)
setorder(setDT(d), -x)[, head(.SD, 5), keyby = grp]

또는

setorder(setDT(d), grp, -x)[, head(.SD, 5), by = grp]

또는 ( .SD각 그룹에 대한 전화 를 피하므로 빅 데이터 세트의 경우 더 빨라야 함 )

setorder(setDT(d), grp, -x)[, indx := seq_len(.N), by = grp][indx <= 5]

편집 :dplyr 비교 방법 은 다음과 같습니다 data.table(관심있는 사람이있는 경우).

set.seed(123)
d <- data.frame(
  x   = runif(1e6),
  grp = sample(1e4, 1e6, TRUE))

library(dplyr)
library(microbenchmark)
library(data.table)
dd <- copy(d)

microbenchmark(
  top_n = {d %>%
             group_by(grp) %>%
             top_n(n = 5, wt = x)},
  dohead = {d %>%
              arrange_(~ desc(x)) %>%
              group_by_(~ grp) %>%
              do(head(., n = 5))},
  slice = {d %>%
             arrange_(~ desc(x)) %>%
             group_by_(~ grp) %>%
             slice(1:5)},
  filter = {d %>% 
              arrange(desc(x)) %>%
              group_by(grp) %>%
              filter(row_number() <= 5L)},
  data.table1 = setorder(setDT(dd), -x)[, head(.SD, 5L), keyby = grp],
  data.table2 = setorder(setDT(dd), grp, -x)[, head(.SD, 5L), grp],
  data.table3 = setorder(setDT(dd), grp, -x)[, indx := seq_len(.N), grp][indx <= 5L],
  times = 10,
  unit = "relative"
)


#        expr        min         lq      mean     median        uq       max neval
#       top_n  24.246401  24.492972 16.300391  24.441351 11.749050  7.644748    10
#      dohead 122.891381 120.329722 77.763843 115.621635 54.996588 34.114738    10
#       slice  27.365711  26.839443 17.714303  26.433924 12.628934  7.899619    10
#      filter  27.755171  27.225461 17.936295  26.363739 12.935709  7.969806    10
# data.table1  13.753046  16.631143 10.775278  16.330942  8.359951  5.077140    10
# data.table2  12.047111  11.944557  7.862302  11.653385  5.509432  3.642733    10
# data.table3   1.000000   1.000000  1.000000   1.000000  1.000000  1.000000    10

약간 더 빠른 data.table솔루션 추가 :

set.seed(123L)
d <- data.frame(
    x   = runif(1e8),
    grp = sample(1e4, 1e8, TRUE))
setDT(d)
setorder(d, grp, -x)
dd <- copy(d)

library(microbenchmark)
microbenchmark(
    data.table3 = d[, indx := seq_len(.N), grp][indx <= 5L],
    data.table4 = dd[dd[, .I[seq_len(.N) <= 5L], grp]$V1],
    times = 10L
)

타이밍 출력 :

Unit: milliseconds
        expr      min       lq     mean   median        uq      max neval
 data.table3 826.2148 865.6334 950.1380 902.1689 1006.1237 1260.129    10
 data.table4 729.3229 783.7000 859.2084 823.1635  966.8239 1014.397    10
— 데이비드 아렌 부르크
소스
data.table약간 더 빨라야하는 다른 방법 추가 :dt <- setorder(setDT(dd), grp, -x); dt[dt[, .I[seq_len(.N) <= 5L], grp]$V1]
— chinsoon12
@ chinsoon12 내 손님이 되십시오. 이 솔루션을 다시 벤치마킹 할 시간이 없습니다.
— 데이비드 Arenburg
data.table더 쉬운 다른 방법 추가 :setDT(d)[order(-x),x[1:5],keyby = .(grp)]
— Tao Hu
@TaoHu 그것은 처음 두 솔루션과 거의 비슷합니다. 나는 생각하지 않는다 :이길head
— 데이비드 Arenburg에게
@DavidArenburg 그래 ， 나는 당신과 동의합니다, 나는 가장 차이가 setorder더 빠르다고 생각합니다order
— Tao Hu
34

head에 대한 호출 을 래핑해야합니다 do. 다음 코드에서 .현재 그룹을 (설명 참조 나타냅니다 ...의 do도움말 페이지).

d %>%
  arrange_(~ desc(x)) %>%
  group_by_(~ grp) %>%
  do(head(., n = 5))

akrun에서 언급했듯이 slice는 대안입니다.

d %>%
  arrange_(~ desc(x)) %>%
  group_by_(~ grp) %>%
  slice(1:5)

나는 이것을 묻지 않았지만 완전성을 위해 가능한 data.table버전은 (수정을 위해 @Arun에게 감사드립니다) :

setDT(d)[order(-x), head(.SD, 5), by = grp]
— 리치 코튼
소스
1
@akrun 감사합니다. 나는 그 기능에 대해 몰랐다.
— Richie Cotton
@DavidArenburg 감사합니다. 그것은 서둘러 답변을 게시하는 것입니다. 나는 말도 안되는 것을 제거했습니다.
— Richie Cotton
2
Richie, FWIW는 약간의 추가 만 필요합니다.setDT(d)[order(-x), head(.SD, 5L), by=grp]
— Arun
이 답변은 조금 오래된하지만 당신은 떨어 뜨리면 두 번째 부분은 숙어 방법입니다 ~및 사용을 arrange하고 group_by대신 arrange_과group_by_
— Moody_Mudskipper
15

기본 R에서의 접근 방식은 다음과 같습니다.

ordered <- d[order(d$x, decreasing = TRUE), ]
ordered[ave(d$x, d$grp, FUN = seq_along) <= 5L,]

그리고 dplyr을 사용하면 접근 방식 slice이 아마도 가장 빠르지 만 다음을 사용 filter하는 것보다 더 빠를 수도 있습니다 do(head(., 5)).

d %>% 
  arrange(desc(x)) %>%
  group_by(grp) %>%
  filter(row_number() <= 5L)

dplyr 벤치 마크

set.seed(123)
d <- data.frame(
  x   = runif(1e6),
  grp = sample(1e4, 1e6, TRUE))

library(microbenchmark)

microbenchmark(
  top_n = {d %>%
             group_by(grp) %>%
             top_n(n = 5, wt = x)},
  dohead = {d %>%
              arrange_(~ desc(x)) %>%
              group_by_(~ grp) %>%
              do(head(., n = 5))},
  slice = {d %>%
             arrange_(~ desc(x)) %>%
             group_by_(~ grp) %>%
             slice(1:5)},
  filter = {d %>% 
              arrange(desc(x)) %>%
              group_by(grp) %>%
              filter(row_number() <= 5L)},
  times = 10,
  unit = "relative"
)

Unit: relative
   expr       min        lq    median        uq       max neval
  top_n  1.042735  1.075366  1.082113  1.085072  1.000846    10
 dohead 18.663825 19.342854 19.511495 19.840377 17.433518    10
  slice  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000    10
 filter  1.048556  1.044113  1.042184  1.180474  1.053378    10
— 탈랏
소스
@akrun은 filter당신의 동안, 추가 기능을 필요 slice버전은 ...하지 않습니다
— 데이비드 Arenburg
1
당신은 당신이 추가하지 않은 이유를 알고 data.table여기에)
— 데이비드 Arenburg에게
5
나는 그것을 알고 있으며 당신에게 말할 수 있습니다. 질문이 특별히 dplyr 솔루션을 요구했기 때문입니다.
— talat
1
농담 이었어 ... 네가 똑같은 일 을 한 적이없는 것과는 다르다 (반대 방향으로).
— David Arenburg
@DavidArenburg, data.table 답변을 제공하는 것이 "불법"이라고 말하지 않았습니다. 물론 그렇게 할 수 있고 원하는 벤치 마크를 제공 할 수 있습니다. :) Btw, 연결 한 질문이 좋은 예입니다. dplyr 구문이 data.table보다 훨씬 편리합니다 (알고 있습니다, 주관적입니다!).
— talat
1

top_n (n = 1)은 순서화 변수가 각 그룹 내에서 고유하지 않은 경우 각 그룹에 대해 여러 행을 반환 합니다. 각 그룹에 대해 정확히 하나의 항목을 선택하려면 각 행에 고유 변수를 추가하십시오.

set.seed(123)
d <- data.frame(
  x   = runif(90),
  grp = gl(3, 30))

d %>%
  mutate(rn = row_number()) %>% 
  group_by(grp) %>%
  top_n(n = 1, wt = rn)
— 얀 비 드라
소스
0

data.table간결한 구문을 강조하는 또 다른 솔루션 :

setDT(d)
d[order(-x), .SD[1:5], grp]
— sindri_baldur
소스
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