集合值但保留所有行中的R

Question

我在R A数据帧具有这种结构：

df1<-data.frame(SiteID=c("A","A","A","B","B","C"),Unrelated=c("dog","cat","catamount","bird","horse","monkey"),AirMonitor=c(1,0,0,0,0,1),WaterMonitor=c(0,1,0,1,0,0),SoilMonitor=c(0,0,1,0,1,0)) 

与输出这样的：

SiteID Unrelated AirMonitor WaterMonitor SoilMonitor 
1  A  dog   1   0   0 
2  A  cat   0   1   0 
3  A catamount   0   0   1 
4  B  bird   0   1   0 
5  B  horse   0   0   1 
6  C monkey   1   0   0 

1表示存在那种类型的监视器在那个站点上（我可以根据需要改变监视器列的因子，用"Y"和"N"的值）。基本上，我想通过SiteID来聚合显示器的存在，但保留所有行以便不丢失Unrelated列中的数据。我想要1值能够赢得0值。例如，如果任何具有SiteID A的行具有1的AirMonitor，我希望SiteID A的所有行对于AirMonitor具有1。其他两种监视器类型也相同。

所需的输出：

SiteID Unrelated AirMonitor WaterMonitor SoilMonitor 
1  A  dog   1   1   1 
2  A  cat   1   1   1 
3  A catamount   1   1   1 
4  B  bird   0   1   1 
5  B  horse   0   1   1 
6  C monkey   1   0   0 

真实数据集有几个不相关的列和数千行。必须有一些简单的方法来做到这一点（也许与aggregate？）。

Answer 1

通常，如果你想aggregate并保持行不变，ave可以提供帮助。所以，我们使用lapply遍历列（除了前两个），并使用ave通过SiteID

df1[,-c(1:2)] = lapply(df1[,-c(1:2)], function(a) ave(a, df1$SiteID, FUN = max)) 
df1 
# SiteID Unrelated AirMonitor WaterMonitor SoilMonitor 
#1  A  dog   1   1   1 
#2  A  cat   1   1   1 
#3  A catamount   1   1   1 
#4  B  bird   0   1   1 
#5  B  horse   0   1   1 
#6  C monkey   1   0   0 

Answer 2

使用dplyr计算最大值：

df1 %>% group_by(SiteID) %>% mutate_at(vars(-Unrelated), funs(max)) 
Source: local data frame [6 x 5] 
Groups: SiteID [3] 

    SiteID Unrelated AirMonitor WaterMonitor SoilMonitor 
    <fctr> <fctr>  <dbl>  <dbl>  <dbl> 
1  A  dog   1   1   1 
2  A  cat   1   1   1 
3  A catamount   1   1   1 
4  B  bird   0   1   1 
5  B  horse   0   1   1 
6  C monkey   1   0   0 

或者，如果你有一个像多个变量Unrelated并且不想一直指定它们，你可以想到类似于

df %>% group_by(SiteID) %>% mutate_if(is.numeric, funs(max)) 

这适用于每个组的每个数字列的max。