R语言按ID分组合并res变量值并保留其他列的实现方法

给定如下R语言DataFrame：

data=data.frame(id=c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "d"),
                val1=c(0,0,0,89,89,5,5,5,5,4),
                val2=c(6,6,6,9,9,8,8,8,8,9),
                Clin3=c(11,11,11,5,5,3,3,3,3,3),
                Clin4=c(9,9,9,78,78,0,0,0,0,1),
                res=c("Pal:7", "Pal:8", "Pml:7", "Poi:2", "Oiu:5", "Rtf:4", "Pml:8", "Oiu:9", "Edr:5", "Pal:8"))

数据预览：

id val1 val2 clin3 clin4   res
1   a    0    6   11    9 Pal:7
2   a    0    6   11    9 Pal:8
3   a    0    6   11    9 Pml:7
4   b   89    9    5   78 Poi:2
5   b   89    9    5   78 Oiu:5
6   c    5    8    3    0 Rtf:4
7   c    5    8    3    0 Pml:8
8   c    5    8    3    0 Oiu:9
9   c    5    8    3    0 Edr:5
10  d    4    9    3    1 Pal:8

需求：按id分组，将res列的取值用下划线合并，同时保留其他变量的取值（同一id分组内其他变量值均一致）。

用户尝试的代码仅保留了id和合并后的res，丢失了其他列：

data %>% group_by(id) %>%
  summarise(across(res, ~ paste(unique(.x[!is.na(.x)]), collapse = ", ")))  

期望输出：

id val1 val2 clin3 clin4                     res
1  a    0    6   11    9       Pal:7_Pal:8_Pml:7
2  b   89    9    5   78             Poi:2_Oiu:5
3  c    5    8    3    0 Rtf:4_Pml:8_Oiu:9_Edr:5
4  d    4    9    3    1                   Pal:8

由于同一id分组内，val1、val2、Clin3、Clin4的取值唯一，因此可以在汇总时对这些列取第一个/唯一值，同时合并res列：

方法1：逐个指定列处理 #

library(dplyr)

data %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    val1 = first(val1),
    val2 = first(val2),
    Clin3 = first(Clin3),
    Clin4 = first(Clin4),
    res = paste(res, collapse = "_")
  ) %>%
  ungroup()

注：first()可替换为unique()或last()，因分组内值一致，结果无差异。若res存在重复值需去重，可改为paste(unique(res), collapse = "_")。

方法2：批量处理非res列 #

当非res列数量较多时，用across批量处理更高效：

data %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    across(-res, first),  # 对除res外的所有列取第一个值
    res = paste(res, collapse = "_")
  ) %>%
  ungroup()

方法3：使用reframe（dplyr 1.1.0+） #

若使用dplyr 1.1.0及以上版本，reframe可自动保留分组键，写法更简洁：

data %>%
  group_by(id) %>%
  reframe(
    across(-res, first),
    res = paste(res, collapse = "_")
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Av65