9 将数据框分组提取某列最大值并做后续操作
题目1：
有数据框：
# 源数据
c1 <- c('a', 2015, 300)
c2 <- c('a', 2016, 400)
c3 <- c('b', 2015, 700)
c4 <- c('b', 2016, 600)
dt <- data.frame(rbind(c1, c2, c3, c4), stringsAsFactors = FALSE)
names(dt) <- c('name', 'date', 'amount')
dt## name date amount
## c1 a 2015 300
## c2 a 2016 400
## c3 b 2015 700
## c4 b 2016 600其中，a 和 b 为客户名，amount 为金额，date 年份。欲挑选出每个客户金额的最大值和对应年份，并将对应的第二列和第三列合并，也就是想得到如下结果：
name merged
a 2016-400
b 2015-700该如何操作？
N 版
dt$merged <- paste0(dt$date, '-', dt$amount)
find_max <- function(x)
x[which.max(substr(x, 6, nchar(x)))]
tb <- tapply(dt$merged, dt$name, find_max)
data.frame(name = names(tb), merged = tb)## name merged
## a a 2016-400
## b b 2015-700T 版
library(tidyverse)
dt %>%
group_by(name) %>%
filter(amount == max(amount)) %>%
mutate(merged = paste(date, amount, sep = "-")) %>%
ungroup()## # A tibble: 2 x 4
## name date amount merged
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 a 2016 400 2016-400
## 2 b 2015 700 2015-700另有 data.table 解决方案：
library(data.table)
setDT(dt)
dt[,.SD[amount == max(amount), .(merged = paste0(date, "-", amount))], by = .(name)]## name merged
## 1: a 2016-400
## 2: b 2015-700