dplyr包中的摘要：如何绕过`错误：需要单个值`

我想通过ID、药物、FED对

DVID=1

和

DVID==2

df<- 
ID  DRUG  FED  DVID  CONC
1    1     1    1     20
1    1     1    2     40
2    2     0    1     30
2    2     0    2     100

当我使用

mutate

时，我没有得到错误。有没有办法绕过它，所以我在上面描述的案例中使用

summary

输出基本上应该是这样的：

ID  DRUG  FED  SumConc
1    1     1    60
2    2     0    130

---

这似乎很简单：只需使用

sum（）

，不要乱搞

lag（）

获取数据：

df<- read.table(header=TRUE,
text="
ID  DRUG  FED  DVID  CONC
1    1     1    1     20
1    1     1    2     40
2    2     0    1     30
2    2     0    2     100
")

---

一种简单的基本R方法是使用

aggregate

aggregate(CONC ~ ID + DRUG + FED, df, sum)

#  ID DRUG FED CONC
#1  2    2   0  130   
#2  1    1   1   60

---

或来自

数据表

library(data.table)
setDT(df)[, .(SumConc = sum(CONC)), .(ID, DRUG, FED)]
#   ID DRUG FED SumConc
#1:  1    1   1      60
#2:  2    2   0     130

沿着同一条线。如何在代码
SumCOnc=CONC+lag（CONC）
中指定CONC的DVID？前面假设数据已经按照
ID、DRUG、FED
进行了排序，但情况可能并不总是如此。有没有一种方法可以为给定的“ID，FORM，FED”指定求和'CONC'？
library(dplyr)
df %>% 
  group_by(ID,DRUG,FED) %>% 
  summarise(SumConc=sum(CONC))

##      ID  DRUG   FED SumConc
## 1     1     1     1      60
## 2     2     2     0     130

aggregate(CONC ~ ID + DRUG + FED, df, sum)

#  ID DRUG FED CONC
#1  2    2   0  130   
#2  1    1   1   60

library(data.table)
setDT(df)[, .(SumConc = sum(CONC)), .(ID, DRUG, FED)]
#   ID DRUG FED SumConc
#1:  1    1   1      60
#2:  2    2   0     130