R语言分组后填充数据框：将不同行值映射至对应日期列

原始数据 #

创建数据的代码：

df <- read.table(text="
id  mast merti cysts max_date
001     1   0   0   30,55
001     0   0   0   38,98
002     0   1   0   24,59
002     1   0   0   33,24", header = TRUE)

对应数据结构：

目标格式 #

需要转换为如下单行聚合的结构：

尝试的代码及问题 #

之前尝试的代码存在两个问题：一是错误引用了不存在的illness列，二是仅生成了行级日期标记，未按id聚合为单行且未处理无匹配项的日期填充：

library(tidyverse)

df %>% separate(illness, into=c("D1","D2", "D3"), 
                       sep=",") %>% group_by(id) %>% mutate(
                         d1_date = ifelse(D1 == 1, max_date, NA),
                         d2_date = ifelse(D2 == 1, max_date, NA),
                         d3_date = ifelse(D3 == 1, max_date, NA))

得到的结果存在大量NA值，且未完成聚合：

正确实现方法 #

通过重命名列、分组聚合并处理日期填充逻辑，实现目标格式：

library(tidyverse)

df %>%
  # 重命名原始列匹配目标的D1/D2/D3
  rename(D1 = mast, D2 = merti, D3 = cysts) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    # 聚合D列：只要组内有1则记为1
    D1 = max(D1),
    D2 = max(D2),
    D3 = max(D3),
    # 日期逻辑：有匹配的D=1则取对应日期，无匹配则取组内最大日期
    d1_date = ifelse(any(D1 == 1), max_date[which(D1 == 1)], max(max_date)),
    d2_date = ifelse(any(D2 == 1), max_date[which(D2 == 1)], max(max_date)),
    d3_date = ifelse(any(D3 == 1), max_date[which(D3 == 1)], max(max_date))
  )

逻辑说明：

1. 先将原始的mast/merti/cysts列重命名为D1/D2/D3，对齐目标列名
2. 按id分组后，对D列取最大值，实现"只要组内有1则保留1"的聚合逻辑
3. 日期列处理：优先取对应D=1行的max_date，若组内无匹配项，则取该组的最大max_date，匹配目标示例的填充规则

运行后即可得到符合要求的聚合结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jakim_M