R:如何使用给定的误差耐受性通过真实值列汇总

Question

假设我有一个数据框架：

t <- data.frame(d1=c( 694, 695, 696, 2243, 2244, 2651, 2652 ),
                d2=c(1.80950881, 1.80951007, 1.80951052, 1.46499982, 1.46500087, 1.14381419, 1.14381319 ))
    d1       d2
1  694 1.809509
2  695 1.809510
3  696 1.809511
4 2243 1.465000
5 2244 1.465001
6 2651 1.143814
7 2652 1.143813

我想按具有非常接近但不完全相等的值的列d2真实值进行分组。因此，在此示例中，聚集后，我想获得以下数据集：

    d1       d2
1  694 1.809509
2 2243 1.465000
3 2652 1.143813

从每个组中取下最小d2值的行。

使用aggregate函数，我的第一次尝试：

aggregate(t, by=list(t$d2), FUN=min)
   Group.1   d1       d2
1 1.143813 2652 1.143813
2 1.143814 2651 1.143814
3 1.465000 2243 1.465000
4 1.465001 2244 1.465001
5 1.809509  694 1.809509
6 1.809510  695 1.809510
7 1.809511  696 1.809511

远未达到我的目标。

我该如何告诉 aggregate不是通过准确的平等分组，而是通过提供的误差容忍度的平等？

Answer 1

这是一种与tidyverse的方法：

library(tidyverse)
t %>%
  group_by(round(d2, 1)) %>% #group by rounded d2
  filter(d2 == min(d2)) %>% #filter min d1 in each group
  ungroup() %>% #ungroup so you can remove the grouping column
  select(-3)

Answer 2

与我不知道的玩具数据的这项工作，您可能必须四舍五入或多或少的数字

aggregate(t, by=list(round(t$d2,4)), FUN=min)