Speichere jede Iteration von for-Schleife

Question

Ich habe diese Frage zuvor gestellt und löse das Problem mit Sags Hilfe. Ich arbeite an einer Simulationsstudie. Ich muss meine Ergebnisse reorganisieren und mit der Analyse fortfahren.

I habe eine Datenmatrix in der es kann die Ergebnisse wie diese

> data 
It S X  Y F 
1 1 0.5 0.8 2.39 
1 2 0.3 0.2 1.56 
2 1 1.56 2.13 1.48 
3 1 2.08 1.05 2.14 
3 2 1.56 2.04 2.45 
....... 

Es zeigt Iteration S zeigt zweite Iteration enthält arbeitet X zeigen an X Koordinate aus einem Verfahren erhalten Y zeigt, die Y-Koordinate erhalten von einer Methode F zeigt die F-Statistik.

Mein Problem ist, dass ich für jede Iteration einen minimalen F-Wert finden muss. Also muss ich jede Iteration auf einer anderen Matrix oder einem anderen Datenrahmen speichern und einen minimalen F-Wert finden.

Ich habe viele Dinge ausprobiert, aber nicht funktioniert. Jede Hilfe, Idee wird geschätzt.

EDIT: Aktualisierte Tabelle Informationen

Dies war die Lösung:

Bibliothek (dplyr)

Daten%>% group_by (It)%>% Scheibe (which.min (F))

Tibble A: 3 x 5

Gruppen: It [3]

It  S  X  Y  F 

1 1 2 0,30 0,20 1,56 2 2 1 1,56 2,13 1,48 3 3 1 2,08 1,05 2,14

Jedoch werde ich eine andere für Schleife fortzusetzen und I Ich möchte alle X-Werte auswählen, die obige Bedingungen erfüllen.

Zum Beispiel, wenn ich Daten $ X [i] verwende Dieser Code wählt nicht zu Werten von X (0.30, 1.56, 2.08). Es wählte ursprüngliche Werte aus "Daten" vor der Gruppierung. Wie kann ich dieses Problem lösen?

Answer 1

ich diese Hoffnung ist das, was Sie erwarten:

> library(dplyr) 

> data %>% 
    group_by(It) %>% 
    slice(which.min(F)) 

# A tibble: 3 x 5 
# Groups: It [3] 
    It  S  X  Y  F 
    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  1  2 0.30 0.20 1.56 
2  2  1 1.56 2.13 1.48 
3  3  1 2.08 1.05 2.14