R 找到每个日期的最大速度的有效方法

我有一个由多个数据帧组成的大列表，如下所示

    ls.DataFrame[[1]]
    Date            Velocity
    10/1/1990           5.5
    10/1/1990           5.5
    10/1/1990           5.5
    10/1/1990           5.2
    10/1/1990           5.2
    10/1/1990           5.2
    10/2/1990           5.2
    10/2/1990           5.2
    10/2/1990           5.2
    10/2/1990           5.2
    10/2/1990           5
    10/2/1990           5.2
    10/2/1990           5.2
    10/3/1990           4.2
    10/3/1990           4.2
    10/3/1990           4.2
    10/3/1990           4.4
    10/3/1990           4.2
    10/3/1990           3.7
    10/3/1990           3.7

我想要的输出是保持特定日期的日期和最大速度。下面是我希望输出的样子

    Date            Velocity
    10/1/1990           5.5
    10/2/1990           5.2
    10/3/1990           4.4     

我尝试过这样做，但没有正常工作

    max(ls.Dataframe[[1]]Velocity[ls.dataframe[[1]]$Date]

---

我们可以使用

map

循环查看

列表

，按“日期”分组，使用

tidyverse

library(tidyverse)
map(ls.Dataframe, ~ .x %>%
                      group_by(Date) %>%
                      summarise(Velocity = max(Velocity))

或者使用

data.table

更有效地执行此操作

library(data.table)
lapply(ls.Dataframe, function(x) 
     as.data.table(x)[, .(Velocity = max(Velocity)), by = Date])

---

在

baser

中，我们使用

lappy

循环并使用

aggregate

，但这会很慢

lapply(ls.Dataframe, function(x) aggregate(Velocity ~ Date, x, FUN = max))

---

aggregate

是否比

dplyr:：groupby

/

summary

慢很多？我本来希望它的性能大致相同。@r2evans

aggregate

比我过去做的一些基准测试要慢。Donno，如果在新版本中速度非常快，我在尝试下面提出的解决方案时会遇到以下错误：没有适用于“group_by_”的方法应用于类“Date”@ChristopherMontalvo的对象，我无法重现这种行为。据我所知，Date类与

dplyr

很好地结合在一起。出于某种原因，Date被输入为类字符，而不是类日期。谢谢，它工作得很好。