Нахождение индекса максимального значения в R

У меня есть следующий фрейм данных, называемый surge:

MeshID    StormID Rate Surge Wind
1         1412 1.0000E-01   0.01 0.0
2         1412 1.0000E-01   0.03 0.0
3         1412 1.0000E-01   0.09 0.0
4         1412 1.0000E-01   0.12 0.0
5         1412 1.0000E-01   0.02 0.0
6         1412 1.0000E-01   0.02 0.0
7         1412 1.0000E-01   0.07 0.0
1         1413 1.0000E-01   0.06 0.0
2         1413 1.0000E-01   0.02 0.0
3         1413 1.0000E-01   0.05 0.0

Я использовал следующий код, чтобы найти максимальное значение всплеска на шторм:

MaxSurge <- data.frame(tapply(surge[,4], surge[,2], max))

Он возвращает:

1412 0.12
1413 0.06

Это здорово, если не считать того, что он должен включать значение MeshID в точке, где максимальный всплеск. Я знаю, что могу использовать which.max, но я не могу понять, как это сделать. Я ОЧЕНЬ новичок в программировании R.

Ответ 1

Если у вас есть 2 data.points в максимуме, which.max будет относиться только к первому. Более полное решение включало бы rank:

# data with a tie for max  
surge <- data.frame(MeshID=c(1:7,1:4),StormID=c(rep(1412,7),
rep(1413,4)),Surge=c(0.01,0.03,0.09,0.12,0.02,0.02,0.07,0.06,0.02,0.05,0.06))

# compute ranks  
surge$rank <- ave(-surge$Surge,surge$StormID,FUN=function(x) rank(x,ties.method="min"))
# subset on the rank  
subset(surge,rank==1)
   MeshID StormID Surge rank
4       4    1412  0.12    1
8       1    1413  0.06    1
11      4    1413  0.06    1

Ответ 2

И data.table решение для элегантности кодирования

library(data.table)
surge <- as.data.table(surge)
surge[, .SD[which.max(surge)], by = StormID]

Ответ 3

вот еще одно решение data.table, но не полагаясь на .SD(таким образом, на 10 раз быстрее)

surge[,grp.ranks:=rank(-1*surge,ties.method='min'),by=StormID]
surge[grp.ranks==1,]

Ответ 4

Здесь plyr решение, только потому, что кто-то скажет это, если я не...

R> ddply(surge, "StormID", function(x) x[which.max(x$Surge),])
  MeshID StormID Rate Surge Wind
1      4    1412  0.1  0.12    0
2      1    1413  0.1  0.06    0