按因子水平对数据框进行子集化

Question

我有一个大型的数据框，其中一个列包含州名称，另外几个列包含不同的指数。

我希望按州进行子集划分，并创建一个适合于指数最小化的对象或已经进行计算的数据框。

这是一个简单（短）示例：

m
  x   y
1 A 1.0
2 A 2.0
3 A 1.5
4 B 3.0
5 B 3.5
6 C 7.0

我想获取这个

m
  x y
1 A 1.0
2 B 3.0
3 C 7.0

我不知道是否需要使用带有for循环的函数，比如：

minimize<-function(x,...)
for (i in m$x){ 
do something with data by factor value 
apply to that something the min function in every column
return(y)
} 

所以当你调用

minimize(A)
[1] 1

我尝试使用%in%，但没有成功（我得到了这个错误）。

A%in%m match(x，table，nomatch = 0L)中的错误：对象'A'未找到

当我定义它时，它会变成这样。

A<-c("A")
"A"%in%m
[1] FALSE

Thank you in advance

- Matias Andina

---

如果您需要使用此子集，请小心！首先检查是否有任何NA，因为min函数会对其进行干扰并给出错误的最小值。 - Matias Andina

Answer 1

使用aggregate函数

> aggregate(.~x, FUN=min, dat)
  x y
1 A 1
2 B 3
3 C 7

请查看此帖子获取其他替代方案。

- Jilber Urbina

Answer 2

尝试使用 aggregate ：

aggregate(y ~ x, m, min)

  x y
1 A 1
2 B 3
3 C 7

- Sven Hohenstein

---

非常感谢！！！我在R方面很新，花了两个小时在这里搜索答案，没有人使用aggregate。事实上，在现在之前，我找不到那些其他替代方法的帖子。 - Matias Andina

Answer 3

使用 data.table。

require(data.table)
m <- data.table(m)

m[, j=min(y), by=x]
#    x V1
# 1: A  1
# 2: B  3
# 3: C  7

- marbel