如何按受试者分组提取首次检查年龄（最小值）并生成新列？

我正在处理一份包含受试者随访检查数据的数据集，记录了每次检查时的年龄：

subject <- c("subject1", "subject1", "subject2", "subject2", "subject2", "subject3", "subject3")
ageAtExam <- c(50, 51, 30, 32, 35, 40, 45)
df <- data.frame(subject, ageAtExam)

# 原始数据集输出
> df
   subject ageAtExam
1 subject1        50
2 subject1        51
3 subject2        30
4 subject2        32
5 subject2        35
6 subject3        40
7 subject3        45

需求：新增一列ageAtFirstExam，填入每位受试者首次检查时的年龄（即每个subject对应的ageAtExam最小值），预期结果如下：

subject ageAtExam ageAtFirstExam
1 subject1        50             50
2 subject1        51             50
3 subject2        30             30
4 subject2        32             30
5 subject2        35             30
6 subject3        40             40
7 subject3        45             40

以下是几种可行的解决方案：

方法1：Base R（无需额外包） #

使用ave()函数按受试者分组计算最小值，并将结果映射到每一行：

df$ageAtFirstExam <- ave(df$ageAtExam, df$subject, FUN = min)

方法2：dplyr（tidyverse生态） #

通过分组后添加新列的方式实现，适合习惯tidy语法的用户：

library(dplyr)

df <- df %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(ageAtFirstExam = min(ageAtExam)) %>%
  ungroup() # 取消分组，避免后续操作受分组影响

方法3：data.table（适合大数据集） #

data.table的语法更高效，处理大规模数据时性能更优：

library(data.table)

setDT(df)[, ageAtFirstExam := min(ageAtExam), by = subject]

执行任意一种方法后，查看df即可得到预期的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nereus