、理想的なカットのダイヤモンド（dataset）の7つの最も高価な価格を見つける方法？

Question

DiamondsというデータセットでRプログラミングの質問をしています。まず、データセットをインストールして読み込むためです。非常に多くの値と名前は、私が理想カットのダイヤモンド（データセット）のための7つの最も高価な価格を見つけるために必要があるので、ここで、次のコマンド

install.packages("ggplot2") 
library(ggplot2) 
diamonds 

を入力？

私がしたことは、diamond.idealというデータフレームを作成し、データフレーム内にデータセットダイヤモンドの3つの列と値を入れました。ここでは、コード

diamond.ideal <- data.frame(diamonds$cut,diamonds$color, diamonds$price) 
head(diamond.ideal) #or diamond.ideal 

は、ここで出力のスクリーンショットは、

だ最後に、私は理想的なカットのダイヤモンドのための7つの最も高価な価格を見つける必要があるのか​​？ これは、それが正しい

diamond.ideal[which(diamond.ideal$diamonds.cut == "Ideal", diamond.ideal$diamonds.price == max(diamond.cut$diamonds.price))[990:997],] 

[990：997]はだ確かに私のコードですが、ではない。ここならば、私は知りませんスクリーンショット

だ （と思う）行番号です数字が正しい場合、データセットには非常に多くの値があります。 最高の値が正しいかどうかだけ知りたいですか？ や、テーブル（）やカット（）などの別の機能を使ってIdealのダイヤモンドの7つの最も高価な価格を見つける別の方法がありますか？

Answer 1

これを行う方法はいくつかあります。あなたのアプローチを取ってみましょう。

library(ggplot2) 
data(diamonds) 

xy <- diamonds[diamonds$cut == "Ideal", ] 

> xy[order(xy$price, decreasing = TRUE), ][1:7, ] 
# A tibble: 7 x 10 
    carat cut color clarity depth table price  x  y  z 
    <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> 
1 1.51 Ideal  G  IF 61.7 55 18806 7.37 7.41 4.56 
2 2.07 Ideal  G  SI2 62.5 55 18804 8.20 8.13 5.11 
3 2.15 Ideal  G  SI2 62.6 54 18791 8.29 8.35 5.21 
4 2.05 Ideal  G  SI1 61.9 57 18787 8.10 8.16 5.03 
5 1.60 Ideal  F  VS1 62.0 56 18780 7.47 7.52 4.65 
6 2.06 Ideal  I  VS2 62.2 55 18779 8.15 8.19 5.08 
7 1.71 Ideal  G VVS2 62.1 55 18768 7.66 7.63 4.75 

> head(xy[order(xy$price, decreasing = TRUE), ], 7) 
# A tibble: 7 x 10 
    carat cut color clarity depth table price  x  y  z 
    <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> 
1 1.51 Ideal  G  IF 61.7 55 18806 7.37 7.41 4.56 
2 2.07 Ideal  G  SI2 62.5 55 18804 8.20 8.13 5.11 
3 2.15 Ideal  G  SI2 62.6 54 18791 8.29 8.35 5.21 
4 2.05 Ideal  G  SI1 61.9 57 18787 8.10 8.16 5.03 
5 1.60 Ideal  F  VS1 62.0 56 18780 7.47 7.52 4.65 
6 2.06 Ideal  I  VS2 62.2 55 18779 8.15 8.19 5.08 
7 1.71 Ideal  G VVS2 62.1 55 18768 7.66 7.63 4.75