R 通过分组行转换数据帧

d1您可以按性别拆分，然后合并到字符串中，最后合并：

spl = split(d1, d1$Gender)
spl = lapply(spl, function(x) data.frame(Gender=x$Gender[1],
                                         Age=paste(x$Age, collapse=", ")))
result = do.call(rbind, spl)

您可以按性别拆分，然后合并到字符串中，最后合并：

spl = split(d1, d1$Gender)
spl = lapply(spl, function(x) data.frame(Gender=x$Gender[1],
                                         Age=paste(x$Age, collapse=", ")))
result = do.call(rbind, spl)

如果您只是想显示它，我建议不要“转换”，您可以这样做：

 with(d1, aggregate(Age, list(Gender=Gender), list) )
  Gender              x
1      F 26, 24, 20, 26
2      M 15, 38, 17, 35

我注意到@Henrik删除了他使用
aggregate.formula
的答案，可能是因为我的答案很不幸，因为我将删除我的答案，以支持他的答案。这是他写的，我觉得比我的好：

aggregate(Age ~ Gender, data = d1, function(x) paste(x, collapse = ", "))

但请注意，此答案和先前接受的答案都将这些年龄变量作为因子返回。
如果您只想显示此答案，我建议不要“转换”，您可以这样做：

 with(d1, aggregate(Age, list(Gender=Gender), list) )
  Gender              x
1      F 26, 24, 20, 26
2      M 15, 38, 17, 35

我注意到@Henrik删除了他使用
aggregate.formula
的答案，可能是因为我的答案很不幸，因为我将删除我的答案，以支持他的答案。这是他写的，我觉得比我的好：

aggregate(Age ~ Gender, data = d1, function(x) paste(x, collapse = ", "))

但请注意，此答案和先前接受的答案都将这些年龄变量作为因子返回。
我将添加必要的
plyr
解决方案：

library("plyr")
ddply(d1, .(Gender), summarize, Age = paste(Age, collapse = ", "))
##   Gender            Age
## 1      F 26, 24, 20, 26
## 2      M 15, 38, 17, 35

我将添加必要的基于
plyr
的解决方案：

library("plyr")
ddply(d1, .(Gender), summarize, Age = paste(Age, collapse = ", "))
##   Gender            Age
## 1      F 26, 24, 20, 26
## 2      M 15, 38, 17, 35

你应该停下来重新考虑这一努力。使数据帧“看起来”像一个特定的输出显示可能会使事情变得复杂。首先，您应该定义为什么要以这种方式显示数据。您应该停下来重新考虑这项工作。使数据帧“看起来”像一个特定的输出显示可能会使事情变得复杂。你应该做的第一件事是定义你为什么要这样显示数据，这是事实。我删除了我的答案，而代之以你的。我认为您的
列表
解决方案是一个不错的选择—保留原始的年龄值，并且仍然获得所要求的格式+1.哦，好吧。我想我会找出一些你的答案来提高投票率。这是真的。我删除了我的答案，而代之以你的。我认为您的
列表
解决方案是一个不错的选择—保留原始的年龄值，并且仍然获得所要求的格式+1.哦，好吧。我想我会去找你的一些答案来投票。