R-聚合和返回值，使另一个维度最小化。

Question

我有一个数据框架，一个日期，一个字符串(关键字)和一个度量(CPA)。

看起来是这样的：

Day          Keyword             CPA              
1/1/18       trip                11.88
2/1/18       trip                14.91
3/1/18       motorbike           13.68
4/1/18       motorbike           16.31
5/1/18       hotel               11.88
6/1/18       hotel               14.91
11/1/18      hotel               13.68
13/1/18      car                 16.31

对于每个关键字字符串，我想返回的日期，看到最低的CPA。

因此，在这种情况下，它将返回：

Lowest CPA Day          Keyword            
1/1/18                  trip                          
3/1/18                  motorbike                    
5/1/18                  hotel                        
13/1/18                 car                 

我可以退回最低的注册会计师：

report_CPA_lowest <- report_CPA %>% select(Keyword, CPA) %>%
                                    group_by(Keyword) %>%
                                    summarise(
                                      lowest_CPA = min(CPA)
                                    ) %>% arrange(lowest_CPA) 

但当我试图回归的时候，我失败了：

report_CPA_lowest <- report_CPA %>% select(Keyword, CPA) %>%
                                    group_by(Keyword) %>%
                                    summarise(
                                      lowest_CPA_date = which(Day == min(CPA))
                                    ) %>% arrange(lowest_CPA_date)

如果有更好的方法来做这件事，我将不胜感激！

Answer 1

(为重现性加载数据)

library(dplyr)

report_CPA <- read.table(text = "
Day          Keyword             CPA              
1/1/18       trip                11.88
2/1/18       trip                14.91
3/1/18       motorbike           13.68
4/1/18       motorbike           16.31
5/1/18       hotel               11.88
6/1/18       hotel               14.91
11/1/18      hotel               13.68
13/1/18      car                 16.31", header = TRUE)

您需要使用[ ]访问这些值。在本例中，您还可以使用which.min代替更一般的which。

report_CPA %>%
  group_by(Keyword) %>%
  summarise(
    lowest_CPA = min(CPA),
    lowest_CPA_date = Day[which.min(CPA)]
  )

输出：

  Keyword   lowest_CPA lowest_CPA_date
  <fct>          <dbl> <fct>          
1 trip            11.9 1/1/18         
2 car             16.3 13/1/18        
3 motorbike       13.7 3/1/18         
4 hotel           11.9 5/1/18  

Answer 2

我会去的

df %>% group_by(Keyword) %>% slice(which.min(CPA))

## A tibble: 4 x 3
## Groups:   Keyword [4]
#  Day     Keyword     CPA
#  <fct>   <fct>     <dbl>
#1 13/1/18 car        16.3
#2 5/1/18  hotel      11.9
#3 3/1/18  motorbike  13.7
#4 1/1/18  trip       11.9

这将简单地选择(第一个)行，每个关键字的CPA最小。

Answer 3

使用dplyr::top_n的

library(dplyr)
report_CPA %>%
  group_by(Keyword) %>%
  top_n(-1,CPA)

# # A tibble: 4 x 3
# # Groups:   Keyword [4]
#   Day     Keyword     CPA
#   <fct>   <fct>     <dbl>
# 1 1/1/18  trip       11.9
# 2 3/1/18  motorbike  13.7
# 3 5/1/18  hotel      11.9
# 4 13/1/18 car        16.3

负值表示对最小值的筛选。

中的R基

do.call(rbind, by(report_CPA,report_CPA$Keyword,function(x)x[which.min(x$CPA),]))

或

do.call(rbind,lapply(split(report_CPA, report_CPA$Keyword),function(x)x[which.min(x$CPA),]))
#               Day   Keyword   CPA
# car       13/1/18       car 16.31
# hotel      5/1/18     hotel 11.88
# motorbike  3/1/18 motorbike 13.68
# trip       1/1/18      trip 11.88