按NAME分组求和MONEY时，如何保留DataFrame的其他列？

在dplyr中，summarise()的作用是聚合分组数据，仅返回分组列和你定义的聚合列，因此会丢失其他列。要实现分组求和同时保留所有列，有两种常用方法：

方法1：用mutate()替代summarise() #

mutate()会在原数据框基础上新增求和列，不会删除任何原有列。每个分组的求和结果会对应填充到该组的每一行：

money = money %>%
  group_by(NAME) %>%
  mutate(SUM_MONEY = sum(MONEY)) %>%
  ungroup() # 可选，取消数据框的分组状态

方法2：分组内其他列值一致时，在summarise()中显式保留这些列 #

如果同一NAME分组下的其他列（比如年龄、性别等）值完全相同，可以用first()/last()等函数提取组内该列的固定值，和求和结果一起返回：

# 假设需要保留的其他列是AGE、GENDER
money = money %>%
  group_by(NAME) %>%
  summarise(
    SUM_MONEY = sum(MONEY),
    AGE = first(AGE),
    GENDER = first(GENDER),
    .groups = "drop" # 取消分组，返回普通数据框
  )

注意：如果分组内其他列存在不同值，方法2会丢失部分数据，此时优先选择方法1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas Esteves