Ответ 1
Допустим, у вас есть данные в df
df = df[order(df[,'Date'],-df[,'Depth']),]
df = df[!duplicated(df$Date),]
Удаление строк, которые дублируются в одном столбце на основе условий другого столбца
Вот пример моего набора данных;
Date Time(GMT)Depth Temp Salinity Density Phosphate
24/06/2002 1000 1 33.855 0.01
24/06/2002 1000 45 33.827 0.01
01/07/2002 1000 10 13.26 33.104 24.873 0.06
01/07/2002 1000 30 12.01 33.787 25.646 0.13
08/07/2002 1000 5 13.34 33.609 25.248 0.01
08/07/2002 1000 40 12.01 34.258 26.011 1.33
15/07/2002 1000 30 12.04 34.507 26.199 0.01
22/07/2002 1000 5 13.93 33.792 25.269 0.01
22/07/2002 1000 30 11.9 34.438 26.172 0.08
29/07/2002 1000 5 13.23 34.09 25.642 0.01
Я хочу удалить повторяющиеся строки, чтобы у меня была только одна строка в дате, я хочу сделать это на основе глубины, я бы хотел сохранить строку с наибольшей глубиной. Есть идеи?
Ответы
Ответ 2
Это может быть не самый быстрый подход, если ваш фрейм данных большой, но довольно простой. Это может изменить порядок вашего фрейма данных, и вам может потребоваться изменить порядок, например, на дату позже. Вместо удаления мы разбиваем данные по дате, в каждом фрагменте выбираем строку с максимальной датой и, наконец, присоединяем результат обратно к кадру данных
data = split(data, data$Date)
data = lapply(data, function(x) x[which.max(x$Depth), , drop=FALSE])
data = do.call("rbind", data)
Ответ 3
Представляем решение data.table которое будет самым быстрым способом решить эту проблему (при условии, что data являются вашим набором данных)
library(data.table)
unique(setDT(data)[order(Date, -Depth)], by = "Date")
Еще один способ:
setDT(data)[data[, .I[which.max(Depth)], by=Date]$V1]
Ответ 4
# First find the maxvalues
maxvals = aggregate(df$Depth~df$Date, FUN=max)
#Now use apply to find the matching rows and separate them out
out = df[apply(maxvals,1,FUN=function(x) which(paste(df$Date,df$Depth) == paste(x[1],x[2]))),]
Это работает для вас?