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法学如何在 R 的 data.table 对象中查找每个分组的绝对最大值？
为了在 R 的 data.table 对象中找到每个分组的绝对最大值，我们可以按照以下步骤操作：
首先，创建一个 data.table 对象。
然后，使用 dplyr 包的 `summarise_each` 函数以及 `which.max` 和 `abs` 函数，在使用 `group_by` 分组后查找每个分组的绝对最大值。
示例 1
创建 data.table 对象
让我们创建一个如下所示的 data.table 对象：
library(data.table)
Class<-sample(c("I","II","III"),25,replace=TRUE)
Response<-sample(-50:50,25)
DT1<-data.table(Class,Response)
DT1输出
执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出可能因您的系统而异）：
Class Response 1: II 25 2: I -29 3: II 14 4: III 35 5: III -3 6: I -10 7: III -22 8: III -28 9: II -15 10: I -41 11: I -8 12: III -1 13: II -11 14: II 9 15: III 45 16: II -23 17: I 42 18: II -16 19: III 44 20: II -47 21: III 37 22: III -27 23: I -40 24: I 18 25: II 3 Class Response
查找每个分组的绝对最大值
使用 dplyr 包的 `summarise_each` 函数以及 `which.max` 和 `abs` 函数，查找 `Response` 列中每个分组的绝对最大值，分组方式如下所示：
library(data.table)
Class<-sample(c("I","II","III"),25,replace=TRUE)
Response<-sample(-50:50,25)
DT1<-data.table(Class,Response)
library(dplyr)
DT1 %>% group_by(Class) %>% summarise_each(funs(.[which.max(abs(.))]))输出
# A tibble: 3 x 2 Class Response <chr> <int> 1 I 42 2 II -47 3 III 45
示例 2
创建 data.table 对象
让我们创建一个如下所示的 data.table 对象：
library(data.table)
Factor<-sample(c("F1","F2","F3","F4","F5"),25,replace=TRUE)
DV<-rnorm(25)
DT2<-data.table(Factor,DV)
DT2输出
执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出可能因您的系统而异）：
Factor DV
1: F5 -2.17198942
2: F2 1.86828270
3: F5 -0.13921697
4: F1 -1.12527133
5: F2 0.30994193
6: F3 -0.85019956
7: F1 -0.53960590
8: F4 0.71515012
9: F1 0.95894780
10: F1 0.69673391
11: F1 1.59025968
12: F1 0.54539870
13: F2 1.03472636
14: F2 -0.86223774
15: F5 1.09875408
16: F5 0.76012240
17: F2 -0.81212071
18: F4 0.16992534
19: F4 0.15300303
20: F3 -1.16854925
21: F5 0.83239589
22: F5 -0.43753269
23: F4 0.03010316
24: F3 0.15060870
25: F5 -0.84028548
Factor DV查找每个分组的绝对最大值
使用 dplyr 包的 `summarise_each` 函数以及 `which.max` 和 `abs` 函数，查找 `DV` 列中每个分组的绝对最大值，分组方式如下所示：
library(data.table)
Factor<-sample(c("F1","F2","F3","F4","F5"),25,replace=TRUE)
DV<-rnorm(25)
DT2<-data.table(Factor,DV)
library(dplyr)
DT2 %>% group_by(Factor) %>% summarise_each(funs(.[which.max(abs(.))]))输出
# A tibble: 5 x 2 Factor DV <chr> <dbl> 1 F1 1.59 2 F2 1.87 3 F3 -1.17 4 F4 0.715 5 F5 -2.17
更新于：2021年11月9日
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