R 计算组的总值，同时保留数据框中其他列的信息

我有一个如下结构的数据帧

# Create example data
ex_df <- data.frame(
  Date = as.Date(c("2000-01-01", "2000-01-02", "2000-01-03", "2000-01-03",
                   "2000-01-04", "2000-01-04", "2000-01-05", "2000-01-05",
                   "2000-01-05")),
  Value = c(1, 3, 1, 2, 5, 2, 1, 3, 1),
  Label = c("A", "B", "A", "A", 
            "B", "A", "A", "A", "B"),
  stringsAsFactors = FALSE)

ex_df
#         Date Value Label
# 1 2000-01-01     1     A
# 2 2000-01-02     3     B
# 3 2000-01-03     1     A
# 4 2000-01-03     2     A
# 5 2000-01-04     5     B
# 6 2000-01-04     2     A
# 7 2000-01-05     1     A
# 8 2000-01-05     3     A
# 9 2000-01-05     1     B

在这个数据框中，我希望

Label

为

A

或

B

，如果来自同一

日期的所有行都具有相同的标签，例如
2000-01-03
中的情况。但是，如果来自同一
日期的行具有不同的标签，我希望
标签
为
B
，例如
2000-01-04
和
2000-01-05
中的情况

我知道我可以使用
dplyr
包计算组总值，如下所示

library(dplyr)
ex_df %>%
  group_by(Date) %>%
  summarise(Value = sum(Value))

但是如何将信息保存在
标签
列中？我欢迎不仅使用
dplyr
，而且使用
data.table
、base R或其他软件包的解决方案

谢谢。
您可以检查每个组的标签中是否有
B
，如果是，请在摘要中返回
B
，否则返回
A
：

library(dplyr)
ex_df %>% group_by(Date) %>% 
    summarise(Value = sum(Value), Label = if("B" %in% Label) "B" else "A")

# A tibble: 5 × 3
#        Date Value Label
#      <date> <dbl> <chr>
#1 2000-01-01     1     A
#2 2000-01-02     3     B
#3 2000-01-03     3     A
#4 2000-01-04     7     B
#5 2000-01-05     5     B

库（dplyr）
ex_df%>%集团截止日期%>%
总结（值=总和（值），标签=如果（“B”%in%Label）“B”else“A”）
#一个tibble:5×3
#日期值标签
#        
#1 2000-01-01 1A
#2 2000-01-02 3 B
#3 2000-01-03 3 A
#4 2000-01-04 7 B
#5 2000-01-05 5 B
您可以检查每个组的标签中是否有
B
，如果是，请在摘要中返回
B
，否则返回
A
：

library(dplyr)
ex_df %>% group_by(Date) %>% 
    summarise(Value = sum(Value), Label = if("B" %in% Label) "B" else "A")

# A tibble: 5 × 3
#        Date Value Label
#      <date> <dbl> <chr>
#1 2000-01-01     1     A
#2 2000-01-02     3     B
#3 2000-01-03     3     A
#4 2000-01-04     7     B
#5 2000-01-05     5     B

库（dplyr）
ex_df%>%集团截止日期%>%
总结（值=总和（值），标签=如果（“B”%in%Label）“B”else“A”）
#一个tibble:5×3
#日期值标签
#        
#1 2000-01-01 1A
#2 2000-01-02 3 B
#3 2000-01-03 3 A
#4 2000-01-04 7 B
#5 2000-01-05 5 B
另一种方法是在标签上使用
max

ex_df %>%
 group_by(Date) %>%
 summarise(Value = sum(Value),label=max(Label))
# A tibble: 5 x 3
        Date Value label
      <date> <dbl> <chr>
1 2000-01-01     1     A
2 2000-01-02     3     B
3 2000-01-03     3     A
4 2000-01-04     7     B
5 2000-01-05     5     B

ex_df%>%
分组单位（日期）%>%
总结（值=总和（值），标签=最大值（标签））
#一个tibble:5x3
日期值标签
1 2000-01-01 1A
2 2000-01-02 3 B
3 2000-01-03 3 A
4 2000-01-04 7 B
5 2000-01-05 5 B
另一种方法是在标签上使用
max

ex_df %>%
 group_by(Date) %>%
 summarise(Value = sum(Value),label=max(Label))
# A tibble: 5 x 3
        Date Value label
      <date> <dbl> <chr>
1 2000-01-01     1     A
2 2000-01-02     3     B
3 2000-01-03     3     A
4 2000-01-04     7     B
5 2000-01-05     5     B

ex_df%>%
分组单位（日期）%>%
总结（值=总和（值），标签=最大值（标签））
#一个tibble:5x3
日期值标签
1 2000-01-01 1A
2 2000-01-02 3 B
3 2000-01-03 3 A
4 2000-01-04 7 B
5 2000-01-05 5 B
这是一个包含
数据的解决方案。表
：

library("data.table")
# Create example data
ex_df <- data.table(
  Date = as.Date(c("2000-01-01", "2000-01-02", "2000-01-03", "2000-01-03",
                   "2000-01-04", "2000-01-04", "2000-01-05", "2000-01-05",
                   "2000-01-05")),
  Value = c(1, 3, 1, 2, 5, 2, 1, 3, 1),
  Label = c("A", "B", "A", "A", "B", "A", "A", "A", "B"),
  stringsAsFactors = FALSE)
foo <- function(x) { u <- unique(x); ifelse(length(u)==1, u, "B") }
ex_df[, .(Value=sum(Value), Label=foo(Label)), by=Date]
#          Date Value Label
# 1: 2000-01-01     1     A
# 2: 2000-01-02     3     B
# 3: 2000-01-03     3     A
# 4: 2000-01-04     7     B
# 5: 2000-01-05     5     B

下面是一个包含
数据的解决方案。表
：

library("data.table")
# Create example data
ex_df <- data.table(
  Date = as.Date(c("2000-01-01", "2000-01-02", "2000-01-03", "2000-01-03",
                   "2000-01-04", "2000-01-04", "2000-01-05", "2000-01-05",
                   "2000-01-05")),
  Value = c(1, 3, 1, 2, 5, 2, 1, 3, 1),
  Label = c("A", "B", "A", "A", "B", "A", "A", "A", "B"),
  stringsAsFactors = FALSE)
foo <- function(x) { u <- unique(x); ifelse(length(u)==1, u, "B") }
ex_df[, .(Value=sum(Value), Label=foo(Label)), by=Date]
#          Date Value Label
# 1: 2000-01-01     1     A
# 2: 2000-01-02     3     B
# 3: 2000-01-03     3     A
# 4: 2000-01-04     7     B
# 5: 2000-01-05     5     B

对于这种特殊情况，有
Label=max（Label）
。只要标签是一个适当的有序因子，它就可以更普遍地工作（也许）。（哦，刚才看到P在回答中显示了第一个选项。）@Frank Agree
max
在这里是一个很好且简洁的选项。对于这个特定的例子，有
Label=max（Label）
。只要标签是一个适当的有序因子，它就可以更普遍地工作（也许）。（哦，刚才看到P在回答中显示了第一个选项。）@Frank Agree
max
在这里是一个很好且简洁的选项。谢谢。简短的变体只需要一行代码，太棒了！非常感谢。简短的变体只需要一行代码，太棒了！