以下是我的样本输入和输出数据的示例。基本上,我想使用R中的apply函数从多个列组中选择底部1%的记录。选择基于我的示例数据中a.1、b.1和c.1列的最小值。
我已经手动编码了三个单独的组,但是想知道是否有一种有效的方法可以通过使用apply,ddply函数进行编码?
我在尝试编写逻辑时遇到了困难。非常感谢任何指针。
我已经手动编码了三个单独的组,但是想知道是否有一种有效的方法可以通过使用apply,ddply函数进行编码?
我在尝试编写逻辑时遇到了困难。非常感谢任何指针。
> read.csv('in.csv')
slno a.1 a.2 a.3 b.1 b.2 b.3 c.1 c.2 c.3
1 1 10 34 34 14 1 11 5 2 45
2 2 9 35 35 13 7 17 16 6 46
3 3 12 11 11 12 5 15 13 4 18
4 4 13 13 13 11 6 16 12 8 52
5 5 14 9 9 10 9 19 11 9 36
> read.csv('out.csv')
a.1 a.2 a.3 b.1 b.2 b.3 c.1 c.2 c.3
1 9 35 35 10 9 19 5 2 45
2 10 34 34 11 6 16 11 9 36
样例代码:
d3.a<- subset(input, a.1 < quantile(a.1, prob = 0.01),
select=c(a.1, a.2, a.3))
d3.a<-head(arrange(d3.a,desc(a.1)), n=2)
d3.b<- subset(input, b.1 < quantile(b.1, prob = 0.01),
select=c(b.1, b.2, b.3))
d3.b<-head(arrange(d3.b,desc(b.1)), n=2)
d3.c<- subset(input, c.1 < quantile(c.1, prob = 0.01),
select=c(c.1, c.2, c.3))
d3.c<-head(arrange(d3.c,desc(c.1)), n=2)
out<-cbind(d3.a,d3.b,d3.c)
a.1 < quantile(...)
才能得到底部 1% 吗? - flodel