R语言无法从dataframe提取Value列前7高值记录的问题求解

我有一个结构如下的dataframe：

Date        Type Value
2020-02-09  BUS  12
2020-02-09  ARS  226394
2020-02-09  ZED  27566
2020-02-09  YED  217098
2020-02-09  DKK  208463
2020-02-09  GBR  9320
2020-02-09  INY  156607
2020-02-09  CHI  19790
2020-02-09  IDR  24541
2020-02-09  KRW  1074419
2020-02-09  WOK  17250
2020-02-09  STR  12249
2020-02-09  HUF  43651
2020-02-09  HAD  45121

需求是生成由Value列数值最高的前7条记录构成的子集，多次尝试未得到正确结果。当前各列数据类型为：Date: chr、Type: chr、Value: int。

首先尝试的data.table代码如下：

new_df <- as.data.table(df)[order(Type, -Value), head(.SD, 7), by = Type

之后尝试用dplyr管道语法编写了两段代码：

new_df <- df %>% group_by(Type) %>% slice_max(order_by = Value, n = 7)

new_df <- df %>% group_by(Type) %>% slice_max(Value, n=7, with_ties = FALSE)

• 核心逻辑错误：所有代码都加了分组逻辑（data.table的by = Type、dplyr的group_by(Type)），执行逻辑是按Type分组后，每个组内取前7条，但当前数据中Type列每个值都唯一，每个分组仅1条记录，最终会返回全部14条数据，和「全表取Value最高的前7条」的需求完全不符。
• 语法问题：第一段data.table代码末尾缺少右括号，且排序优先级先按Type排序，即使去掉分组也无法按Value降序取数。

data.table 写法 #

不需要分组，直接按Value降序排序后取前7行即可：

library(data.table)
new_df <- as.data.table(df)[order(-Value)][1:7]

也可以用head写法实现相同效果：

new_df <- as.data.table(df)[order(-Value), head(.SD, 7)]

dplyr 写法 #

去掉group_by(Type)分组逻辑，直接对全表做切片取数：

library(dplyr)
# 严格取前7条，遇到并列值也只保留排序靠前的记录
new_df <- df %>% slice_max(order_by = Value, n = 7, with_ties = FALSE)

如果不需要排除并列值，可以去掉with_ties = FALSE参数，遇到Value相同的记录会全部保留。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alec22