重新排列R中的数据框列（mutate，dplyr）

Question

我有一个像这样的数据框架

Type  Number  Species
A     1         G    
A     2         R 
A     7         Q
A     4         L
B     4         S
B     5         T
B     3         H
B     9         P
C     12        K
C     11        T
C     6         U
C     5         Q

我在哪里使用过group_by（Type）我的目标是通过让NUMBER成为数字列中的前2个值，然后创建一个新的列（Number_2）作为第二个2值来折叠这些数据。 此外，我希望删除底部两个数字的Species值，以便物种对应于我想使用dplyr的行中较高的数字，而final将看起来像这样

Type  Number Number_2   Species       
A     7    1               Q
A     4    2               L 
B     5    3               T
B     9    4               P
C     12   6               K
C     11   5               T

截至目前，number_2所在的顺序并不重要，只要它是相同的类型....我不知道这是否可能，但如果它是谁有人知道如何...

谢谢！

Answer 1

你可以试试

library(data.table)
setDT(df1)[order(-Number), list(Number1=Number[1:2], 
                                Number2=Number[3:4],
                                Species=Species[1:2]), keyby = Type]
 #   Type Number1 Number2 Species
 #1:    A       7       2       Q
 #2:    A       4       1       L
 #3:    B       9       4       P
 #4:    B       5       3       T
 #5:    C      12       6       K
 #6:    C      11       5       T

或使用dplyr与do

 library(dplyr)
 df1 %>% 
   group_by(Type) %>%
   arrange(desc(Number)) %>%
   do(data.frame(Type=.$Type[1L],
                Number1=.$Number[1:2], 
                Number2 = .$Number[3:4],
                Species=.$Species[1:2], stringsAsFactors=FALSE))
 #   Type Number1 Number2 Species
 #1    A       7       2       Q
 #2    A       4       1       L
 #3    B       9       4       P
 #4    B       5       3       T
 #5    C      12       6       K
 #6    C      11       5       T

Answer 2

这是一种不同的dplyr方法。

library(dplyr)

# Start creating the data set with top 2 values and store as df1:
df1 <- df %>% 
  group_by(Type) %>%
  top_n(2, Number) %>%
  ungroup() %>%
  arrange(Type, Number)

# Then, get the anti-joined data (the not top 2 values), arrange, rename and select
# the number colummn and cbind to df1:
out <- df %>%
  anti_join(df1, c("Type","Number")) %>%
  arrange(Type, Number) %>%
  select(Number2 = Number) %>%
  cbind(df1, .)

这导致：

> out
#  Type Number Species Number2
#1    A      4       L       1
#2    A      7       Q       2
#3    B      5       T       3
#4    B      9       P       4
#5    C     11       T       5
#6    C     12       K       6

Answer 3

这可能是使用ddply另一种选择

library(plyr)
ddply(dat[order(Number)], .(Type), summarize, 
      Number1 = Number[4:3],  Number2 = Number[2:1], Species = Species[4:3])

#  Type Number1 Number2 Species
#1    A       7       2       Q
#2    A       4       1       L
#3    B       9       4       P
#4    B       5       3       T
#5    C      12       6       K
#6    C      11       5       T