如何根据条件找到最少两列？

Question

我在 R 中有一个看起来像这样的数据框

ID1    <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value1 <- c(2,3,5,2,5,8,17,3,5)
ID2 <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
Value2 <- c(4,6,3,5,8,1,2,8,10)

df <- as.data.frame(cbind(ID1,Value1,ID2,Value2))

现在我正在搜索 Value1 和 Value2 之和的最小值，其中 ID1 和 ID2 之和等于或小于 9。因此，它应该显示 Value1 + Value2 组合的最小值（不需要在同一行内）不超过 9 作为 ID1+ID2 的总和。

结果应该指向 Value1 中的 x 和 Value2 中的 y 的组合，它们一起是在 ID1+ID2 <=9 的条件下的最低潜在值。

提前致谢！

Answer 1

针对您的具体情况

which.min(rowSums(df[rowSums(df[,c("ID1","ID2")])<10,c("Value1","Value2")]))

Answer 2

又一班，

filter(transform(df, 'new' = df$Value1 + df$Value2),(df$ID1 + df$ID2 <=9)&(new == min(new)))

Answer 3

一种可能

library(dplyr)
goodrow <- filter(df, ID1 + ID2 <= 9) %>% mutate(sumval = Value1 + Value2) %>% filter(sumval == min(sumval))

如果我理解你的问题，可以考虑使用交叉函数。这将计算 ID1 和 ID2

的所有组合

library(dplyr)

df <- as.data.frame(cbind(ID1,Value1))
df2 <- as.data.frame(cbind(ID2,Value2))
df_test <- crossing(df, df2)


goodrow <- filter(df_test, ID1 + ID2 <= 9) %>% mutate(sumval = Value1 + Value2) %>% filter(sumval == min(sumval))

Answer 4

您可以使用 SQL 查询来回答 sqldf 包

的问题

library(sqldf)
#> Loading required package: gsubfn
#> Loading required package: proto
#> Loading required package: RSQLite
df <- structure(list(ID1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), Value1 = c(2, 
3, 5, 2, 5, 8, 17, 3, 5), ID2 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 
    Value2 = c(4, 6, 3, 5, 8, 1, 2, 8, 10)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

# just get min sum
sqldf('
select
  min(a.Value1 + b.Value2) as min_sum
from
  df a
  join df b 
    on a.ID1 + b.ID2 <= 9
')
#>   min_sum
#> 1       3
 
# show the rows where min sum occurs
sqldf('
select
  a.Value1
  , b.Value2
  , a.ID1
  , b.ID2
from
  df a
  join df b 
    on a.ID1 + b.ID2 <= 9
group by
  1 = 1
having
  a.Value1 + b.Value2 = min(a.Value1 + b.Value2)
')
#>   Value1 Value2 ID1 ID2
#> 1      2      1   1   6

^{由 reprex package (v2.0.1)}

于 2021-11-15 创建

如何根据条件找到最少两列？

How to find a minimum of two columns based on a condition?

r

minimum