汇总记录，每列的最大值，按R分组

这看起来相当简单，我有一个解决方案，但由于我有很多专栏，这相当耗时。我看过其他的解决方案，但总是有一些稍微不同的方法聚合一个列，变异所有列等。在SQL中，我会按PAT_ID从table_name group中选择PAT_ID、maxX、maxY、maxZ

我有一个数据集，看起来像这样，但有更多的列：

dt <- data.frame(
  PAT_ID = c('P','P','P','A','A','A'),
  X = c(1,NA,NA, 1,NA,NA),
  Y = c(NA,2,NA,NA,1,NA),
  Z = c(NA,NA,1,NA,NA,0)
)

因此，我总结并结合结果：

results_X  <-dt %>%                              
  group_by(PAT_ID ) %>%                        
  summarise(X = max(X, na.rm=TRUE)) 

results_Y  <-dt %>%                             
  group_by(PAT_ID ) %>%                       
  summarise(Y = max(Y, na.rm=TRUE)) 

results_Z  <-dt %>%                             
  group_by(PAT_ID ) %>%                       
  summarise(Z = max(Z, na.rm=TRUE)) 

resulted <- left_join(results_X, results_Y )
resulted <- left_join(resulted, results_Z)

我的输出是汇总记录，它是每个PAT_ID的每列的最大值：

   myresult <- data.frame(
    PAT_ID = c('P','A'),
    X = c(1,1),
    Y = c(2,1),
    Z = c(1,0)
    )

我相信有更好的方法可以做到这一点，但如何做到呢？

这可以通过一个全在dplyr中的摘要来实现。给你

library(dplyr)
dt %>% group_by(PAT_ID) %>% summarize_all(max, na.rm=T)
#   PAT_ID     X     Y     Z
#   <fctr> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1      A     1     1     0
# 2      P     1     2     1

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这也可以通过使用骨料的基本R来实现

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总结每一个例子，na.rm=TRUE。。。谢谢我没有意识到每个汇总都不适用于分组变量。只需注意对syntax@soporific请注意？Summary_each帮助页面上的消息：将来，mutate_each和Summary_each将被弃用，取而代之的是更具特色的函数系列：mutate_all、mutate_at、mutate_if、Summary_all、Summary_at和Summary_if。这就是为什么我把你们都用在这里。哦，谢谢！我必须重新安装dplyr并重新启动会话才能获得这些FN。新功能！：

aggregate(dt[c("X","Y","Z")], dt["PAT_ID"], FUN=max, na.rm=TRUE)
  PAT_ID X Y Z
1      A 1 1 0
2      P 1 2 1