как фильтровать верхние 10 процентиля столбца в кадре данных группы по идентификатору с помощью dplyr

Question

У меня есть следующий кадр данных: колонок

id total_transfered_amount day 
1  1000     2 
1  2000     3 
1  3000     4 
1  1000     1 
1  10000    4 
2  5000     3 
2  6000     4 
2  40000    2 
2  4000     3 
2  4000     3 
3  1000     1 
3  2000     2 
3  3000     3 
3  30000    3 
3  3000     3 

необходим отфильтровать из строк, которые попадают выше 90 процентиля в «total_transfered_amount» для каждого ID отдельно, используя dplyr пакет preferabely, например, мне нужно отфильтровать следующие строки:

2  40000    2 
3  30000    3 

Answer 1

Мы можем использовать data.table

library(data.table) 
setDT(df1)[,.SD[quantile(total_transfered_amount, 0.9) < 
       total_transfered_amount] , by = id] 
# id total_transfered_amount day 
#1: 1     10000 4 
#2: 2     40000 2 
#3: 3     30000 3 

---

Или мы можем использовать base R

df1[with(df1, as.logical(ave(total_transfered_amount, id, 
       FUN=function(x) quantile(x, 0.9) < x))),] 
# id total_transfered_amount day 
#5 1     10000 4 
#8 2     40000 2 
#14 3     30000 3 

Answer 2

Checkt это. Я не понимаю, почему у вас есть первая строка в вашем выводе

dane <- data.frame(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,3), total_trans = c(1000, 2000, 3000, 1000, 10000, 5000, 6000, 
                          40000, 4000, 4000, 1000, 2000, 3000, 30000, 3000), 
         day = c(2, 3,4, 1, 4, 3, 4, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 3, 3)) 

    library(dplyr) 




dane %>% group_by(id) %>% filter(quantile(total_trans, 0.9)<total_trans) 





     id total_trans day 
    (dbl)  (dbl) (dbl) 
1  1  10000  4 
2  2  40000  2 
3  3  30000  3