R语言如何取分组的第一个值或最后一个值？

Posted 2021-04-18 DataMiner

SQL中的FIRST_VALUE/LAST_VALUE函数可返回每个组的第一个值或最后一个值，R语言中可以通过aggregate()或group_by()函数来完成，这里会用到dplyr包，我们来看看实现过程：

0、演示数据：

library(dplyr)

df_test= data.frame(
    Name=c('James','Paul','Richards','Marico','Samantha','Ravi','Raghu','Richards','George','Ema','Samantha','Catherine'),
    State=c('Alaska','California','Texas','North Carolina','California','Texas','Alaska','Texas','North Carolina','Alaska','California','Texas'),
    Sales=c(14,24,31,12,13,7,9,31,18,16,18,14)
)

df_test

# df_test输出结果如下：
        Name          State Sales
1      James         Alaska    14
2       Paul     California    24
3   Richards          Texas    31
4     Marico North Carolina    12
5   Samantha     California    13
6       Ravi          Texas     7
7      Raghu         Alaska     9
8   Richards          Texas    31
9     George North Carolina    18
10       Ema         Alaska    16
11  Samantha     California    18
12 Catherine          Texas    14

1、单列分组取第一个值/最后一个值

a. 分组第一个值

# aggregate方法
aggregate(
    df_test$Sales, 
    by=list(df_test$State), 
    FUN=first
)

         Group.1  x
1         Alaska 14
2     California 24
3 North Carolina 12
4          Texas 31

# group_by方法
df_test %>% 
    group_by(State) %>% 
    summarise(First_value_sales = first(Sales))

  State          First_value_sales
  <chr>                      <dbl>
1 Alaska                        14
2 California                    24
3 North Carolina                12
4 Texas                         31

b. 分组最后一个值

# aggregate方法
aggregate(
    df_test$Sales, 
    by=list(df_test$State), 
    FUN=last
)

         Group.1  x
1         Alaska 16
2     California 18
3 North Carolina 18
4          Texas 14


# group_by方法
df_test %>% 
    group_by(State) %>% 
    summarise(Last_value_sales = last(Sales))


  State          Last_value_sales
  <chr>                     <dbl>
1 Alaska                       16
2 California                   18
3 North Carolina               18
4 Texas                        14

2、多列分组取第一个值/最后一个值

a. 分组第一个值

# aggregate方法
aggregate(
    df_test$Sales, 
    by=list(df_test$State, df_test$Name), 
    FUN=first
)

          Group.1   Group.2  x
1           Texas Catherine 14
2          Alaska       Ema 16
3  North Carolina    George 18
4          Alaska     James 14
5  North Carolina    Marico 12
6      California      Paul 24
7          Alaska     Raghu  9
8           Texas      Ravi  7
9           Texas  Richards 31
10     California  Samantha 13

# group_by方法
df_test %>% 
    group_by(State,Name) %>%
    summarise(First_value_sales = first(Sales))

  State          Name      First_value_sales
   <chr>          <chr>                 <dbl>
 1 Alaska         Ema                      16
 2 Alaska         James                    14
 3 Alaska         Raghu                     9
 4 California     Paul                     24
 5 California     Samantha                 13
 6 North Carolina George                   18
 7 North Carolina Marico                   12
 8 Texas          Catherine                14
 9 Texas          Ravi                      7
10 Texas          Richards                 31

b. 分组最后一个值

# aggregate方法
aggregate(
    df_test$Sales, 
    by=list(df_test$State, df_test$Name), 
    FUN=last
)

          Group.1   Group.2  x
1           Texas Catherine 14
2          Alaska       Ema 16
3  North Carolina    George 18
4          Alaska     James 14
5  North Carolina    Marico 12
6      California      Paul 24
7          Alaska     Raghu  9
8           Texas      Ravi  7
9           Texas  Richards 31
10     California  Samantha 18

# group_by方法
df_test %>% 
    group_by(State, Name) %>%
    summarise(Last_value_sales = last(Sales))

   State          Name      Last_value_sales
   <chr>          <chr>                <dbl>
 1 Alaska         Ema                     16
 2 Alaska         James                   14
 3 Alaska         Raghu                    9
 4 California     Paul                    24
 5 California     Samantha                18
 6 North Carolina George                  18
 7 North Carolina Marico                  12
 8 Texas          Catherine               14
 9 Texas          Ravi                     7
10 Texas          Richards                31