df1
primer timepoints mean sde
Acan 0 1.0000000 0.000000e+00
Acan 20 0.8758265 7.856192e-02
Acan 40 1.0575400 4.680159e-02
Acan 60 1.2399106 2.238616e-01
Acan 120 1.1710685 2.085558e-02
Acan 240 1.6430670 NA
Acan 360 1.7747940 NA
我想要的是平均值的最大值(对于任何这些时间点)及其相应的 sde。
## this will only get me the mean obviously
x <- ddply(x, .(primer), summarize, max = max(mean))
primer max
Acan 1.774794
## if I were to do this I would obviously not have just the maximum values
x <- ddply(x. .(primer,sde), summarize, max = max(mean))
我的一个想法可能是在 df 中包含时间点，然后匹配两个数据帧以获得一列 sdes。然后将其 cbind 到 df w/only 意味着。
但我觉得好像有一种更简单的方法可以用 ddply 来做到这一点
最佳答案
如果您不必使用摘要:
ddply(x, .(primer), function(DF) DF[DF$mean == max(DF$mean),])
关于r - 使用ddply中的summary根据一列的max()获取整行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12063527/