R 如何分组、汇总并选择最小值和最大值？

以上是数据帧。如果我想按索赔对索赔进行分组并选择最小的外汇，我会这样做：

         Fx       claim_x
1      0.00       0
2      0.05       0
3      0.06       0
4      0.10       0
5      0.30       0
6      0.35     100
7      0.50     350
8      0.60     350
9      0.70     850
10     0.79    2350
11     0.90    4850
12     1.00    4850

min <- df %>% dplyr::group_by(claim_x) %>% dplyr::summarise(Fx=min(Fx))

min%dplyr:：group_by（claim_x）%%>%dplyr:：summary（Fx=min（Fx））

如果我想要最大值，我会这样做：

         Fx       claim_x
1      0.00       0
2      0.05       0
3      0.06       0
4      0.10       0
5      0.30       0
6      0.35     100
7      0.50     350
8      0.60     350
9      0.70     850
10     0.79    2350
11     0.90    4850
12     1.00    4850

min <- df %>% dplyr::group_by(claim_x) %>% dplyr::summarise(Fx=min(Fx))

max%dplyr:：group_by（claim_x）%%>%dplyr:：summary（Fx=max（Fx））

问题是，如何在同一列中同时选择最小值和最大值？因此，输出应具有与输入相同的结构，即仅包含Fx和claim_x列的数据框

输出应为：

max <- points %>% dplyr::group_by(claim_x) %>% dplyr::summarise(Fx=max(Fx))

#一个tible:9 x 2
索赔×外汇
1       0  0   
2       0  0.3 
3     100  0.35
4     350  0.5 
5     350  0.6 
6     850  0.7 
7    2350  0.79
8    4850  0.9 
9    4850  1  

我们可以使用

范围

并将其作为

列表

列，然后

取消测试

# A tibble: 9 x 2
  claim_x    Fx
    <dbl> <dbl>
1       0  0   
2       0  0.3 
3     100  0.35
4     350  0.5 
5     350  0.6 
6     850  0.7 
7    2350  0.79
8    4850  0.9 
9    4850  1  

数据

---

df但我需要它们都在同一个位置column@athletic_coder请检查最后一个，已更新
df <- structure(list(Fx = c(0, 0.05, 0.06, 0.1, 0.3, 0.35, 0.5, 0.6, 
0.7, 0.79, 0.9, 1), claim_x = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 100L, 350L, 
350L, 850L, 2350L, 4850L, 4850L)), class = "data.frame", 
row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12"))