R：在分组列中变异非零最小值

Posted 2023-03-16

【中文标题】R：在分组列中变异非零最小值

【英文标题】：R: Mutate non zero minimum in grouped column

【发布时间】：2021-06-21 11:29:47

【问题描述】：

我正在尝试使用dplyr 计算组内列的非零最小值。我已经看到了一些类似的问题，但是，似乎没有一个有效。让我们看一个iris 的例子。我想创建一个新列：min_length，每个物种的最小踏板长度大于 1（我没有在这个例子中使用 0 来适应数据集）。我试过了：

iris <- iris %>% group_by(Species) %>% mutate(min_length = min(Petal.Length>1))

但我明白了：

> iris$min_length
  [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1
 [58] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[115] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

另外，我尝试了Find minimum non-zero value in a column R 中建议的答案：

iris$min_length <- iris %>% group_by(Species) %>% min(iris[iris$Sepal.Length>1, "Sepal.Length"]) 

但我明白了：

FUN(X[[i]], ...) 中的错误：仅在包含所有 数值变量

预期的输出是：

iris$min_length
  [1] 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1
 [29] 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0
 [57] 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0
 [85] 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5
[113] 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5
[141] 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5

有什么想法吗？

【参考方案1】：

你几乎明白了

library(tidyverse)

iris %>% group_by(Species) %>% mutate(min_length = min(Petal.Length[Petal.Length > 1]))