我制作了一个可重复的数据集。

在这个数据集中，我试图获取按“值”和“类别”分组的列，并且只有在该group_by中存在值大于4的“值”时，才能获得“类别”中所有值的最大值

提出问题的另一种方法是为每个标签的每个“类别”获取最大的“值”，只有在“类别”中存在大于4的“值”时

das <- data.frame(val=1:24,

weigh=c(10,10,10,11,11,11,20,20,20,21,21,21,30,30,30,31,31,31,40,40,40,41,41,41),

value=c(4.1,3.2,4.3,1.1,2.2,5.3,2.1,2.2,3.3,3.1,8.2,1.3,3.6,2.1,3.1,3.1,3.1,1.1,7.2,4.5,5.1,3.2,2.5,9.1),

label=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4),

category=c("A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C"))

val weigh value label category

1 1 10 4.1 1 A

2 2 10 3.2 1 B

3 3 10 4.3 1 C

4 4 11 1.1 1 A

5 5 11 2.2 1 B

6 6 11 5.3 1 C

7 7 20 2.1 2 A

8 8 20 2.2 2 B

9 9 20 3.3 2 C

10 10 21 3.1 2 A

11 11 21 8.2 2 B

12 12 21 1.3 2 C

13 13 30 3.6 3 A

14 14 30 2.1 3 B

15 15 30 3.1 3 C

16 16 31 3.1 3 A

17 17 31 3.1 3 B

18 18 31 1.1 3 C

19 19 40 7.2 4 A

20 20 40 4.5 4 B

21 21 40 5.1 4 C

22 22 41 3.2 4 A

23 23 41 2.5 4 B

24 24 41 9.1 4 C

这是预期的产出

val weigh value label category

1 1 10 4.1 1 A

5 6 11 5.3 1 C

2 2 10 3.2 1 B

10 10 21 3.1 2 A

3 11 21 8.2 2 B

9 9 20 3.3 2 C

2 19 40 7.2 4 A

4 20 40 4.5 4 B

6 24 41 9.1 4 C

我试过跟随，但没有得到预期的输出。这里我只是获取值> 4，而不是该类别中具有此标签的所有最大数字

das1 <- das[das$value >4,]

result <- das1 %>%

group_by(category,label) %>%

slice(which.max(value))

val weigh value label category

1 1 10 4.1 1 A

5 6 11 5.3 1 C

3 11 21 8.2 2 B

2 19 40 7.2 4 A

4 20 40 4.5 4 B

6 24 41 9.1 4 C

解决办法：我们可以先group_by label和filter具有群体any value > 4，然后选择只排max value在每个label和category。

library(dplyr)

das %>%

group_by(label) %>%

filter(any(value > 4)) %>%

ungroup() %>%

group_by(label, category) %>%

slice(which.max(value))

# val weigh value label category

# <int> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>

#1 1 10 4.1 1 A

#2 2 10 3.2 1 B

#3 6 11 5.3 1 C

#4 10 21 3.1 2 A

#5 11 21 8.2 2 B

#6 9 20 3.3 2 C

#7 19 40 7.2 4 A

#8 20 40 4.5 4 B

#9 24 41 9.1 4 C