删除前10个和后10个值

Question

我有一个包含多个个体和同一个体的多个值的文件。我需要删除每个人的前10个和最后10个值，将所有剩余的值放入一个新的表中。

下面是我的数据：

Cow        Data   
NL123456   123
NL123456   456

我试着做一个for循环，计算每个人有多少个值(但我想，我已经被困在那里了，因为我没有使用我认为正确的命令？Cow中的所有变量都是一个因子)。我认为删除第一个和最后一个必须是这样的：data1[c(11: n-10),]

Answer 1

如果您知道cow中的数据点始终超过20个，则可以执行以下操作，如iris数据集所示：

library(dplyr)

dim(iris)
# [1] 150   5

iris_trimmed <-
  iris %>%
  group_by(Species) %>%
  slice(11:(n()-10)) %>%
  ungroup()

dim(iris_trimmed)
# [1] 90  5

在你的数据上：

res <-
  your_data %>%
  group_by(Cow) %>%
  slice(11:(n()-10)) %>%
  ungroup()

在base R中，你可以这样做：

iris_trimmed <- do.call(
  rbind, 
  lapply(split(iris, iris$Species),
         function(x) head(tail(x,-10),-10)))

dim(iris_trimmed)
# [1] 90  5

Answer 2

使用data.table

library(data.table)
idt <- as.data.table(iris)
idt[, .SD[11:(.N-10)], Species]

base R中的相同逻辑

do.call(
  rbind, 
  lapply(
    split(iris, iris[["Species"]]), 
    function(x) x[11:(nrow(x)-10), ]
  )
)

Answer 3

这里有一个使用dplyr的解决方案。

在我的示例中，我只剪切了第一个和最后一个值。(您可以通过在filter中将2更改为任何数字来调整它)。

其思想是在group_by id之后添加每个观察值的行数，从顶部开始(n)，从底部开始反向(n1)，然后简单地过滤掉。

library(dplyr)

data %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(n=1:n(),
         n1 = n():1) %>% # n and n1 are the row numbers
  filter(n >= 2,n1 >= 2) %>%  # change 2 with 10, or whatever
# filter() keeps only the rows that you want
  select(-n, -n1) %>%
  ungroup()
# # A tibble: 4 x 2
# id value
# <dbl> <int>
# 1     1     6
# 2     1     8
# 3     2     1
# 4     2     2

数据：

set.seed(123)
data <- data.frame(id = c(rep(1,4), rep(2,4)), value=sample(8))
data
#   id value
# 1  1     3
# 2  1     6
# 3  1     8
# 4  1     5
# 5  2     4
# 6  2     1
# 7  2     2
# 8  2     7