グループ化されたデータから最初と最後の行を選択する

質問

を使用してdplyr、1つのステートメントでグループ化されたデータの上部と下部の観測/行を選択するにはどうすればよいですか？

データと例

データフレームを考える

df <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), 
                 stopId=c("a","b","c","a","b","c","a","b","c"), 
                 stopSequence=c(1,2,3,3,1,4,3,1,2))

を使用して各グループの上部と下部の観測を取得できますsliceが、2つの異なるステートメントを使用します。

firstStop <- df %>%
  group_by(id) %>%
  arrange(stopSequence) %>%
  slice(1) %>%
  ungroup

lastStop <- df %>%
  group_by(id) %>%
  arrange(stopSequence) %>%
  slice(n()) %>%
  ungroup

これらの2つの統計を組み合わせて、上部と下部の両方の観測を選択することができますか？

おそらくもっと速い方法があります：

df %>%
  group_by(id) %>%
  arrange(stopSequence) %>%
  filter(row_number()==1 | row_number()==n())

完全を期すためにslice、インデックスのベクトルを渡すことができます。

df %>% arrange(stopSequence) %>% group_by(id) %>% slice(c(1,n()))

与える

  id stopId stopSequence
1  1      a            1
2  1      c            3
3  2      b            1
4  2      c            4
5  3      b            1
6  3      a            3

ではありませんdplyrが、次のように使用する方がずっと直接的data.tableです。

library(data.table)
setDT(df)
df[ df[order(id, stopSequence), .I[c(1L,.N)], by=id]$V1 ]
#    id stopId stopSequence
# 1:  1      a            1
# 2:  1      c            3
# 3:  2      b            1
# 4:  2      c            4
# 5:  3      b            1
# 6:  3      a            3

より詳細な説明：

# 1) get row numbers of first/last observations from each group
#    * basically, we sort the table by id/stopSequence, then,
#      grouping by id, name the row numbers of the first/last
#      observations for each id; since this operation produces
#      a data.table
#    * .I is data.table shorthand for the row number
#    * here, to be maximally explicit, I've named the variable V1
#      as row_num to give other readers of my code a clearer
#      understanding of what operation is producing what variable
first_last = df[order(id, stopSequence), .(row_num = .I[c(1L,.N)]), by=id]
idx = first_last$row_num

# 2) extract rows by number
df[idx]

基本事項をカバーするために、Getting Started wikiを必ず確認してください。data.table

何かのようなもの：

library(dplyr)

df <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),
                 stopId=c("a","b","c","a","b","c","a","b","c"),
                 stopSequence=c(1,2,3,3,1,4,3,1,2))

first_last <- function(x) {
  bind_rows(slice(x, 1), slice(x, n()))
}

df %>%
  group_by(id) %>%
  arrange(stopSequence) %>%
  do(first_last(.)) %>%
  ungroup

## Source: local data frame [6 x 3]
## 
##   id stopId stopSequence
## 1  1      a            1
## 2  1      c            3
## 3  2      b            1
## 4  2      c            4
## 5  3      b            1
## 6  3      a            3

ではdo、あなたはかなりのグループでの操作の任意の数を実行することができますが、@ jeremycgの答えは、より多くのちょうどこのタスクのために適切な方法です。

特定の質問を知っていますdplyr。しかし、他の人はすでに他のパッケージを使用してソリューションを投稿しているため、他のパッケージも使用することにしました。

基本パッケージ：

df <- df[with(df, order(id, stopSequence, stopId)), ]
merge(df[!duplicated(df$id), ], 
      df[!duplicated(df$id, fromLast = TRUE), ], 
      all = TRUE)

データ表：

df <-  setDT(df)
df[order(id, stopSequence)][, .SD[c(1,.N)], by=id]

sqldf：

library(sqldf)
min <- sqldf("SELECT id, stopId, min(stopSequence) AS StopSequence
      FROM df GROUP BY id 
      ORDER BY id, StopSequence, stopId")
max <- sqldf("SELECT id, stopId, max(stopSequence) AS StopSequence
      FROM df GROUP BY id 
      ORDER BY id, StopSequence, stopId")
sqldf("SELECT * FROM min
      UNION
      SELECT * FROM max")

1つのクエリで：

sqldf("SELECT * 
        FROM (SELECT id, stopId, min(stopSequence) AS StopSequence
              FROM df GROUP BY id 
              ORDER BY id, StopSequence, stopId)
        UNION
        SELECT *
        FROM (SELECT id, stopId, max(stopSequence) AS StopSequence
              FROM df GROUP BY id 
              ORDER BY id, StopSequence, stopId)")

出力：

  id stopId StopSequence
1  1      a            1
2  1      c            3
3  2      b            1
4  2      c            4
5  3      a            3
6  3      b            1

使用するwhich.minとwhich.max：

library(dplyr, warn.conflicts = F)
df %>% 
  group_by(id) %>% 
  slice(c(which.min(stopSequence), which.max(stopSequence)))

#> # A tibble: 6 x 3
#> # Groups:   id [3]
#>      id stopId stopSequence
#>   <dbl> <fct>         <dbl>
#> 1     1 a                 1
#> 2     1 c                 3
#> 3     2 b                 1
#> 4     2 c                 4
#> 5     3 b                 1
#> 6     3 a                 3

基準

また、stopSequence列全体を並べ替えるのではなく、グループごとに最小値と最大値を見つけるため、現在受け入れられている回答よりもはるかに高速です。

# create a 100k times longer data frame
df2 <- bind_rows(replicate(1e5, df, F)) 
bench::mark(
  mm =df2 %>% 
    group_by(id) %>% 
    slice(c(which.min(stopSequence), which.max(stopSequence))),
  jeremy = df2 %>%
    group_by(id) %>%
    arrange(stopSequence) %>%
    filter(row_number()==1 | row_number()==n()))
#> Warning: Some expressions had a GC in every iteration; so filtering is disabled.
#> # A tibble: 2 x 6
#>   expression      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#>   <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl>
#> 1 mm           22.6ms     27ms     34.9     14.2MB     21.3
#> 2 jeremy      254.3ms    273ms      3.66    58.4MB     11.0

使用data.table：

# convert to data.table
setDT(df) 
# order, group, filter
df[order(stopSequence)][, .SD[c(1, .N)], by = id]

   id stopId stopSequence
1:  1      a            1
2:  1      c            3
3:  2      b            1
4:  2      c            4
5:  3      b            1
6:  3      a            3

lapplyとdplyrステートメントによる別のアプローチ。同じステートメントに任意の数の集計関数を適用できます。

lapply(c(first, last), 
       function(x) df %>% group_by(id) %>% summarize_all(funs(x))) %>% 
bind_rows()

たとえば、max stopSequence値を持つ行にも関心があり、次のようにできます。

lapply(c(first, last, max("stopSequence")), 
       function(x) df %>% group_by(id) %>% summarize_all(funs(x))) %>%
bind_rows()

異なるベースRの代替は、最初になりorderによってidおよびstopSequence、splitそれに基づいてid、すべてのためにid、我々は唯一の最初と最後のインデックスを選択し、それらのインデックスを使用してデータフレームのサブセット。

df[sapply(with(df, split(order(id, stopSequence), id)), function(x) 
                   c(x[1], x[length(x)])), ]


#  id stopId stopSequence
#1  1      a            1
#3  1      c            3
#5  2      b            1
#6  2      c            4
#8  3      b            1
#7  3      a            3

または同様の使用 by

df[unlist(with(df, by(order(id, stopSequence), id, function(x) 
                   c(x[1], x[length(x)])))), ]