基于R data.table中数字变量按组的max（）的结转字符串值

是否有一个简短的代码将所需行的字符串值带入整个组

作为参考，对于数值变量，我可能希望根据另一个变量（x）的max（）值，将组内数值变量（y）的值带入该组的所有观测值。我通过以下方式做到这一点：

d <- data.table(id  =c('A','A','A','A','B','B','B','B','B'),
                x =c(10, 1, 4,  NA, NA, NA, NA, 9 , 23),
                y =c( 7, 6, 23, 1 , 2, NA, NA, 9 , 4),
                char=c('W','X','Y','Z','T',NA, NA, NA, NA))

d[,aux:=(x==max(x,na.rm=T) & !is.na(x)),by=id]
d[,aux2:=y*aux,by=id]
d[,y_carry_max:=max(aux2,na.rm=T),by=id]

如何跨每个GROUP的其他行携带

char\u aux

的值以创建变量

char\u carry\u max

EDIT1:所需的输出是最后一列：

   id  x  y char   aux aux2 y_carry_max char_aux char_carry_max
1:  A 10  7    W  TRUE    7           7        W              W
2:  A  1  6    X FALSE    0           7       NA              W
3:  A  4 23    Y FALSE    0           7       NA              W
4:  A NA  1    Z FALSE    0           7       NA              W
5:  B NA  2    T FALSE    0           4       NA              P
6:  B NA NA   NA FALSE   NA           4       NA              P
7:  B NA NA   NA FALSE   NA           4       NA              P
8:  B  9  9   NA FALSE    0           4       NA              P
9:  B 23  4    P  TRUE    4           4        P              P

Edit2：关于@AdagioMolto注释：“x中的每个值是否对应于char中的唯一值？如果两行或更多行的特征为x==max（x）？应该使用哪个char？”

好问题。假设就本问题而言，它们是唯一的。实际上，我所做的是添加一个较小数量级的随机扰动来打破联系。在上面的例子中，它应该是：

d[，x:=x+（runif（.N）/1000）]

Edit3：除了下面漂亮的dplyr答案之外，还有一种更为自然的data.table方法吗？

使用dplyr（以及@Frank和@LucasMation的评论）：

---

x

中的每个值是否对应于

char

中的唯一值？如果两行或更多行具有

x==max（x）

，该怎么办？应该使用哪一个字符？请发布预期输出，包括

char\u carry\u max

变量。注意，您可以使用

d[，y\u carry\u max2:=y[Which.max（x）]，by=id]

不带中间变量求解第一部分steps@AdagioMolto请参见编辑1above@docendo迪西姆斯，请参见上面的edit1

：=

在mutate内部做了什么？@Smithgoestowashington先生，漂亮的答案（我会等待一个propper data.table的方式，然后再给出答案，但这看起来不错！）@Smithgoestowashington先生，我建议您在最后添加

%>%data.table（）

，使其返回相同的对象类型（data.table），而不是一张桌子。我试图编辑自己，但编辑被拒绝

   id  x  y char   aux aux2 y_carry_max char_aux char_carry_max
1:  A 10  7    W  TRUE    7           7        W              W
2:  A  1  6    X FALSE    0           7       NA              W
3:  A  4 23    Y FALSE    0           7       NA              W
4:  A NA  1    Z FALSE    0           7       NA              W
5:  B NA  2    T FALSE    0           4       NA              P
6:  B NA NA   NA FALSE   NA           4       NA              P
7:  B NA NA   NA FALSE   NA           4       NA              P
8:  B  9  9   NA FALSE    0           4       NA              P
9:  B 23  4    P  TRUE    4           4        P              P

d %>% group_by(id) %>% 
mutate(char_carry_max = char[which.max(x)], y_carry_max = y[which.max(x)]) %>% 
data.table()