如何在R data.table对象的另一列中提取最大分组行？

要在Rdata.table对象的另一列中提取最大which.max分组行，可以通过定义分组列来利用函数。这意味着，如果我们有一个分类/分组列和一个数字列，那么我们的最大分组数量将是数字列中每个分组级别的最大值，并且我们可以基于这两列提取行。查看示例以了解其工作原理。

例1

加载data.table包并创建一个data.table对象-

> library(data.table)
> x1<-sample(c("A","B","C"),20,replace=TRUE)
> x2<-rpois(20,5)
> x3<-rpois(20,2)
> DT1<-data.table(x1,x2,x3)
> DT1

输出结果

   x1 x2 x31:  B  3  2
2:  C  6  0
3:  B  4  1
4:  C  8  3
5:  A  3  6
6:  B  5  3
7:  C  4  1
8:  B  4  0
9:  B  5  2
10: C  6  1
11: A  4  1
12: C  5  0
13: B  2  3
14: A  5  0
15: C  8  6
16: A  5  2
17: B  4  2
18: A  3  3
19: C 10  2
20: C  3  2

从DT1提取分组最大行-

> DT1[,.SD[which.max(x2)],by=x1]

输出结果

   x1 x2 x3
1:  B  5  3
2:  C 10  2
3:  A  5  0

例2

> y1<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
> y2<-rnorm(20)
> y3<-rnorm(20)
> DT2<-data.table(y1,y2,y3)
> DT2

输出结果

        y1          y2         y3
 1: Female  0.09094138 -0.4011408
 2:   Male -0.51845798  0.9946824
 3:   Male  0.73189425  0.2013690
 4:   Male  0.58616939  0.6290771
 5:   Male  2.53714401 -0.9434801
 6: Female -0.98726606 -0.9564542
 7:   Male  1.28230337  0.2018570
 8: Female -0.60125038  1.0522084
 9: Female  1.06912678 -0.3825166
10: Female  0.99567103 -0.1200035
11:   Male  0.66163046 -0.3596741
12:   Male -0.62465260  2.2215039
13:   Male  2.09315525  1.4402211
14:   Male -1.18256083  0.3528192
15:   Male -0.36751044  0.4837127
16:   Male -0.23044236 -0.8761699
17:   Male -0.84228258 -0.5922790
18: Female  0.80129337  1.5403199
19:   Male  0.76037129 -0.4590728
20: Female  0.17482961  0.3189389

从DT2提取分组最大行-

> DT2[,.SD[which.max(y3)],by=y1]

输出结果

       y1         y2       y3
1: Female  0.8012934 1.540320
2:   Male -0.6246526 2.221504