这是数据：
a <- c(1,1,2,2,3)
b <- c(1,3,5,9,4)
df1 <- data.frame(a,b)
df1
a b
1 1
1 3
2 5
2 9
3 4
我想要这样的东西：
a b max
1 1 3
1 3 3
2 5 9
2 9 9
3 4 4
我的问题：如何计算“a”列中“b”列中的值的“max”列分组？
我对聚合函数进行了一些研究，但仍然找不到解决方案。
请帮忙
【问题讨论】：
标签： r
我们可以使用其中一个 group by 函数，它确实允许创建列，而不仅仅是 summarise 输出。 data.table 选项很简洁，因为分配 (:=) 将创建一个新列。我们将“data.frame”转换为“data.table”，按“a”分组，得到“b”的最大值（max(b)）并分配（:=）作为新列。如果我们需要摘要，请使用 list 而不是 := 包装它。
library(data.table)
setDT(df1)[, Max:= max(b), a]
或使用来自base R 的ave。这是罕见的基本函数之一，它将输出与原始数据集的行数相同的长度。作为第一个参数，我们使用变量来获取max，第 2、第 3 等（如果有）将是分组列。指定FUN。默认情况下，如果我们不指定任何FUN，它将按组使用mean。
df1$Max <- with(df1, ave(b, a, FUN=max)
或dplyr。 dplyr 和 data.table 解决方案在获取 summary 或在原始数据集上获取新列的方式上很灵活。使用dplyr，在我们按“a”分组后，使用mutate 创建一个新列。相反，如果我们需要一个汇总版本，summarise 函数可以替换 mutate（其输出与aggregate 相似）。
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(a) %>%
mutate(Max = max(b))
# a b Max
# (dbl) (dbl) (dbl)
#1 1 1 3
#2 1 3 3
#3 2 5 9
#4 2 9 9
#5 3 4 4
【讨论】：