我有一个数据帧，看起来像这样:
df <- data.frame(Set = c("A","A","A","B","B","B","B"), Values=c(1,1,2,1,1,2,2))
我想折叠数据帧，这样我有一行A和一行b。我想让这两行的Values列反映整个数据集中最常见的Values。
我可以按照这里描述的那样做(如何找到统计模式?)，但特别是当存在一个平局(两个值每个出现一次，因此没有"true")模式)，它只取第一个值。
我更喜欢使用我自己的层次结构来确定在平局的情况下选择哪个值。
创建一个定义层次结构的数据框架，并为每种可能性分配一个数字分数。
hi <- data.frame(Poss = unique(df$Set), Nums =c(105,104))
在这种情况下，A获得的数值为105,B获得的数值为104(因此在平局的情况下，A将优先于B)。
将层次结构连接到原始数据帧。
require(dplyr)
matched <- left_join(df, hi, by = c("Set"="Poss"))
然后，在原始数据框中添加一个频率列，列出每个唯一的Set-Value组合出现的次数。
setDT(matched)[, freq := .N, by = c("Set", "Value")]
现在已经记录了这些频率，我们只需要每个Set-Value组合的一行，所以去掉其余的。
multiplied <- distinct(matched, Set, Value, .keep_all = TRUE)
现在，将频率乘以数字分数。
multiplied$mult <- multiplied$Nums * multiplied$freq
最后，首先按Set(升序)排序，然后按mult(降序)排序，并使用distinct()为每个Set中的每个Value取最高的数值分数。
check <- multiplied[with(multiplied, order(Set, -mult)), ]
final <- distinct(check, Set, .keep_all = TRUE)
这是有效的，因为B的多个实例(数值分数= 104)将被加在一起(3个实例将使B在mult列中的总分为312)，但每当a和B以相同的频率出现时，a将胜出(105>104,210>208年,等等)。
如果使用不同于这里提供的数字分数，请确保它们与手头的数据集有足够的间隔。例如，对A使用2，对B使用1是行不通的，因为它需要3个B实例来胜过A，而不是2个。同样，如果您预计A和B的频率有很大差异，请使用1005和1004，因为A最终会以我上面使用的分数赶上B(200 * 104小于199 * 205)。