得到一列的值，它是基于其他几列的，并且是一列的最大值？

Question

我在R上看到了这样的问题(Extract the maximum value within each group in a dataframe)，但没有一个真正达到我需要的程度。

我清理的数据是这样的：

      date ticker openprice lowprice closeprice hour min
2015-11-17    EXC     28.53    28.52      28.54    9  31
2015-11-17    EXC     28.53    28.52      28.58    9  32
2015-11-17    EXC     28.57    28.54      28.57    9  33
2015-11-17    AEP     28.59    28.59      28.66    9  34
2015-11-17    AEP     28.66    28.63      28.65    9  35
2015-11-17    AEP     28.64    28.63      28.65    9  36
2015-11-18    EXC     28.53    28.52      28.54    9  31
2015-11-18    EXC     28.53    28.52      28.58    9  32
2015-11-18    EXC     28.57    28.54      28.57    9  33
2015-11-18    AEP     28.59    28.59      28.66    9  34
2015-11-18    AEP     28.66    28.63      28.65    9  35
2015-11-18    AEP     28.64    28.63      28.65    9  36

然后，我需要在每个小时、自动收报机和日期的最小值为min时获取closeprice的值，然后在每个小时、自动收报机和日期的最大值时再次获得最大值。

上面小样本的解决方案应该是这样的(不完全是这样，但你可以理解我想要什么)：

date, ticker, hour, hour_beginning_price, hour_end_price
2015-11-17, EXC, 9, 28.54, 28.57
2015-11-17, AEP, 9, 28.66, 28.65
2015-11-18, EXC, 9, 29.54, 29.57
2015-11-18, AEP, 9, 29.66, 29.65

因此，您可以在R中加载示例数据：

blep<-read.table(header = TRUE, text = '          date ticker openprice lowprice closeprice hour min
    2015-11-17    EXC     28.53    28.52      28.54    9  31
    2015-11-17    EXC     28.53    28.52      28.58    9  32
    2015-11-17    EXC     28.57    28.54      28.57    9  33
    2015-11-17    AEP     28.59    28.59      28.66    9  34
    2015-11-17    AEP     28.66    28.63      28.65    9  35
    2015-11-17    AEP     28.64    28.63      28.65    9  36
    2015-11-18    EXC     28.53    28.52      29.54    9  31
    2015-11-18    EXC     28.53    28.52      29.58    9  32
    2015-11-18    EXC     28.57    28.54      29.57    9  33
    2015-11-18    AEP     28.59    28.59      29.66    9  34
    2015-11-18    AEP     28.66    28.63      29.65    9  35
    2015-11-18    AEP     28.64    28.63      29.65    9  36')

我已经尝试了一段时间来学习如何做到这一点，但一无所获，我总是试图首先自己解决我的问题，但我不确定如何正确地将aggregate的输出与其中的组合，或者这是否是正确的方法：

which(apply(sd, function(x) all(x == aggregate(sd$min, by = list(sd$date, sd$ticker, sd$hour), max))))

Answer 1

以下是使用dplyr的解决方案：

library(dplyr)

blep %>% 
  group_by(date, ticker, hour) %>% 
  arrange(date, ticker, hour, min) %>% 
  summarize(hour_beginning_price = first(closeprice),
            hour_end_price = last(closeprice))

关键是按分钟排序，第一条记录是每组中分钟的最小值，最后一条记录是分钟的最大值。