tabla - seleccionar datos en r

Seleccione solo las primeras filas para cada valor único de una columna en R

Question

De un marco de datos como este

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

Quiero crear uno nuevo con la primera aparición de cada par de id / string. Si sqldf aceptó el código R dentro de él, la consulta podría verse así:

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

¿Hay alguna solución menos que crear una nueva columna como

test$row <- rownames(test)

y ejecutando la misma consulta sqldf con min (fila)?

Answer 1

(1) SQLite tiene una pseudo-columna rowid así que esto funciona:

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

dando:

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

(2) También sqldf tiene un row.names= argument:

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

dando:

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

(3) Una tercera alternativa que mezcla los elementos de los dos anteriores podría ser aún mejor:

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

dando:

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

Tenga en cuenta que los tres se basan en una extensión de SQLite a SQL donde se garantiza que el uso de min o max resultará en que las otras columnas se seleccionen de la misma fila. (En otras bases de datos basadas en SQL que pueden no estar garantizadas)

Answer 2

Puede usar duplicated para hacer esto muy rápidamente.

test[!duplicated(test$id),]

Puntos de referencia, para los fanáticos de la velocidad:

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

Probemos de nuevo, pero solo con los contendientes del primer heat y con más datos y más repeticiones.

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

Answer 3

Qué pasa

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

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

Editar

También hay un método único para data.tables que devolverá la primera fila por clave

jdtu <- function() unique(DT)

Creo que si está ordenando una test fuera del índice de referencia, puede eliminar también la conversión de setkey y data.table del benchmark (ya que el setkey básicamente ordena por id, el mismo 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         

y con más datos

** Editar con un método único **

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        

El método único es el más rápido aquí.

Answer 4

Una opción R base es la lapply() split() - lapply() - do.call() :

> 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

Una opción más directa es lapply() la [ función:

> 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

El espacio de coma 1, ) al final de la llamada a lapply() es esencial ya que esto es equivalente a llamar a [1, ] para seleccionar la primera fila y todas las columnas.

Answer 5

Una simple opción ddply :

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

Si la velocidad es un problema, un enfoque similar podría tomarse con data.table :

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

Answer 6

Yo estoy a favor del enfoque dplyr.

library(dplyr)

test %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(row_number()==1)

# 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

Agrupe por los id y el filtro para devolver solo la primera fila. En algunos casos, puede ser necesario organizar los ID después de group_by.

Answer 7

ahora, para dplyr , agregando un contador distinto.

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

Usted crea grupos, los resume en grupos.

Si los datos son numéricos, puede usar:
first(value) [también hay last(value) ] en lugar de head(value, 1)

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

Completo:

> 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

Answer 8

test_subset <- test[unique(test$id),]

Solo esta línea generará el subconjunto que desee.