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これまでのところ、解決策を2日間検索しましたが、役に立ちませんでした。

さまざまな観察ポイントから野鳥観察をしています。観察者は、種、どこで、どのくらいの期間見たかを書き留めます。

ここで、異なるポイントからの観測が同じエリアから取得されますが、エリア内の種ごとの最大値のみを処理したい場合があります。

そこでまず、観測点、種、地域ごとにデータを集計し、時間を合計しました。

dt.agg <- aggregate(time ~ observp + species + time, dt, sum)

UUPS: 完全に間違ったコマンド:

になるはずだった：

dt.agg <- aggregate(time ~ observp + species + area, dt, sum)



   observp species area time
1       1a  Rm    A1        43.878488
2       1c  Rm    A1       296.152707
3        2  Rm    A1        29.546790
4       1a Swm    A1        34.127713
5       1b Swm    A1        11.076880
6        2 Swm    A1         8.771703

これはうまくいきました。しかし今、ある地域の種の時間の最大値だけが必要ですが、これらの数値がどの観測点から取得されたかを知る必要もあります。

私の例では、行 2 は A1 の Rm 用に保持する必要があり、行 1 と 3 は削除する必要があります。行 4 (キープ) と 5 + 6 (ドロップ) についても同様です。

時間と最大の種と面積で別の集計を行うと、観測点の情報が失われます。

誰かがこれを達成する方法を教えてもらえますか?

乾杯

ベルント

（現在、新しいアカウントで評判はありません..ありがとう... google!）

psこの質問にもっと良い見出しを付けてください

更新: 提案されているように dput(head(dt,100))-sample を投稿しようとしています。元のデータセットには 1300 を超える行があります。それがあなたが望むものであることを願っています。

    structure(list(species = structure(c(3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 
5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 
5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L), .Label = c("Bf", 
"Gr", "Rm", "Row", "Swm", "Wf", "Wsb", "Wst", "Ww"), class = "factor"), 
    area = structure(c(35L, 19L, 34L, 34L, 32L, 19L, 34L, 35L, 
    10L, 36L, 10L, 14L, 13L, 25L, 27L, 28L, 34L, 19L, 14L, 14L, 
    34L, 1L, 12L, 13L, 15L, 3L, 3L, 34L, 34L, 34L, 14L, 14L, 
    13L, 13L, 1L, 1L, 1L, 11L, 1L, 8L, 21L, 22L, 22L, 9L, 9L, 
    9L, 5L, 9L, 3L, 22L, 27L, 26L, 21L, 26L, 21L, 27L, 3L, 9L, 
    20L, 20L, 9L, 26L, 34L, 30L, 3L, 2L, 3L, 4L, 20L, 3L, 37L, 
    16L, 17L, 18L, 14L, 35L, 34L, 34L, 34L, 36L, 4L, 4L, 3L, 
    3L, 17L, 17L, 38L, 36L, 10L, 38L, 36L, 10L, 38L, 37L, 35L, 
    30L, 16L, 15L, 17L, 5L), .Label = c("A1", "A10", "A11", "A12", 
    "A13", "A14", "A15", "A16", "A17", "A18", "A2", "A3", "A4", 
    "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "O1", "O10", "O11", "O12", 
    "O13", "O14", "O15", "O16", "O17", "O18", "O19", "O2", "O20", 
    "O21", "O22", "O3", "O4", "O5", "O7", "O8", "O9"), class = "factor"), 
    observp = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L), .Label = c("1a", "1b", "1c", "2", "3", "4"), class = "factor"), 
    time = c(36.37086972, 2.730715967, 1.891286914, 3.782573827, 
    4.496276059, 5.461431934, 18.91286914, 13.22577081, 5.823001976, 
    5.392743201, 3.882001317, 16.97305991, 6.094384821, 5.274262222, 
    5.462035947, 2.089427691, 7.565147654, 21.84572774, 25.45958986, 
    16.97305991, 7.565147654, 4.875387532, 8.885792099, 4.062923214, 
    6.636122805, 7.038317277, 10.55747592, 7.565147654, 7.565147654, 
    3.782573827, 25.45958986, 25.45958986, 12.18876964, 12.18876964, 
    19.50155013, 19.50155013, 9.750775065, 39.20627398, 4.875387532, 
    6.423076843, 2.436283538, 1.823249104, 1.823249104, 16.72889022, 
    41.82222555, 33.45778044, 12.30932064, 117.1022315, 3.519158639, 
    1.823249104, 27.31017974, 11.11346598, 4.872567077, 11.11346598, 
    4.872567077, 5.462035947, 3.519158639, 16.72889022, 14.86012871, 
    8.916077225, 25.09333533, 22.22693195, 3.782573827, 5.184879322, 
    10.55747592, 8.509038411, 10.55747592, 17.70988435, 5.944051483, 
    3.519158639, 17.69229328, 34.70586347, 5.966017168, 3.092236431, 
    2.828843318, 6.612885403, 3.782573827, 3.782573827, 7.565147654, 
    5.392743201, 17.70988435, 17.70988435, 3.519158639, 2.346105759, 
    11.93203434, 11.93203434, 2.386548395, 0.898790534, 0.64700022, 
    2.386548395, 0.898790534, 0.64700022, 2.684866944, 6.634609979, 
    1.239916013, 1.944329746, 3.2536747, 3.732819078, 6.711769315, 
    2.307997621)), .Names = c("species", "area", "observp", "time"
), row.names = c(NA, 100L), class = "data.frame")
4

2 に答える 2

2

別のbase関数by. 出力は、各要素が の異なる組み合わせの結果であるリストですINDICES。

bb <- by(data = df, INDICES = list(df$species, df$area), function(x) x[which.max(x$time), ])
bb
# : Rm
# : A1
# observp species area     time
# 2      1c      Rm   A1 296.1527
# -------------------------------------------------------------------- 
# : Swm
# : A1
# observp species area     time
# 4      1a     Swm   A1 34.12771

リストをに変換したい場合data.frame：

df2 <- do.call(rbind, bb)
df2
# observp species area      time
# 2      1c      Rm   A1 296.15271
# 4      1a     Swm   A1  34.12771

別の方法:

library(plyr)
ddply(.data = df, .variables = .(species, area), subset,
  time == max(time))
于 2013-10-07T23:01:30.283 に答える
0

例は

stulevel_agg_2 <- stulevel[, list(a1=mean(ability, na.rm = TRUE), a2=last(school, na.rm=T)),by = grade]

a1, a2新しい列名です。lastグループ内の最後の要素を取ることができますが、xts最初にロードする必要があります。

于 2015-09-22T11:57:14.097 に答える