合并R中的特定行

我只想合并df中某些行的列值。例如，在以下df中

  name time value
1   n1    1    10
2   n2    2    12
3    a    3     6
4    b    3    NA
5   n3    4     4

我想合并第3行和第4行，以便最终df为

  name time value
1   n1    1    10
2   n2    2    12
3    a    3     6
5   n3    4     4

我的方法 在尝试了不同的方法后，我决定

df1 <- ddply(df,
             .(time), #Split by time as events "a","b" will always same time
             function(y){
               if(all(y$name %in% c("a","b"))){ #Dont combine rows without "a"|"b"
                 y<-data.frame(t(apply(y, 2, min, na.rm=T))) #adply doesn't seem to work?
                 print(y) #Added here for debugging
                 }  
               y
               }
             )

但是输出df1是

  name time value
1   n1    1    10
2   n2    2    12
3    a    1     1
4   n3    4     4

---

我不知道1是怎么来的？？？

问题是类型转换。在

apply

调用中，

data.frame

被转换为

字符类型的
矩阵。将其转换为
data.frame
时，
字符
将转换为
因子
。然后当组合结果时，
因子
被转换为
数值
。为了避免转换为因子，您可以使用
stringsAsFactors=FALSE
，代码将正常工作

df1 <- ddply(df,
             .(time), #Split by time as events "a","b" will always same time
             function(y){
               if(all(y$name %in% c("a","b"))){ #Dont combine rows without "a"|"b"
                 y<-data.frame(t(apply(y, 2, min, na.rm=T)), stringsAsFactors=FALSE) 
               }  
               y
             }
)

df1为什么不能使用
duplicated
删除重复的
time
值（行）

匿名函数中没有返回值。如果{}
块是返回语句，则在
print（y）
y
之后立即添加一个返回值！嘿，谢谢你的快速回复。您还知道为什么
adply（y，2，min，na.rm=T）
会抛出一个错误
error：仅在包含所有数值变量的数据帧上定义
此外，您的第二种方法更好，但我的实际数据帧包含18列，我不想为每个列添加一个min语句。有更好的方法吗？谢谢哦这只是一个示例场景，我的实际案例由多个值列组成，我需要为名称为“a”|“b”的连续行取最小值
df1 <- ddply(df,
             .(time), #Split by time as events "a","b" will always same time
             function(y){
               if(all(y$name %in% c("a","b"))){ #Dont combine rows without "a"|"b"
                 y<-data.frame(t(apply(y, 2, min, na.rm=T)), stringsAsFactors=FALSE) 
               }  
               y
             }
)

require(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[name %in% c("a","b"), `:=`(name=name[1], value=min(value, na.rm=TRUE)), by=time]
unique(dt) 

> dat
#   name time value
# 1   n1    1    10
# 2   n2    2    12
# 3    a    3     6
# 4    b    3    NA
# 5   n3    4     4
> dat[!duplicated(dat$time), ]
#   name time value
# 1   n1    1    10
# 2   n2    2    12
# 3    a    3     6
# 5   n3    4     4