在R中基于多列条件筛选重复ID对应行的技术求助

需求：针对重复ID的行，每个列若该ID组内存在0则保留0；无0则保留组内任意非0值。

示例数据构造 #

df <- data.frame(
  ID = c("001", "002", "002", "003", "003", "003"),
  A = c(1, 0, 1, 0, 1, 0),
  B = c(1, 1, 0, 1, 0, 0),
  C = c(1, 0, 0, 1, 1, 1)
)

方法一：dplyr包实现（推荐，适配大量列场景） #

library(dplyr)

result <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(across(-ID, ~ifelse(any(.x == 0), 0, first(.x)))) %>%
  ungroup()

print(result)

运行结果：

# A tibble: 3 × 4
  ID        A     B     C
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 001       1     1     1
2 002       0     0     0
3 003       0     0     1

逻辑说明：

1. group_by(ID)：按ID对数据分组
2. across(-ID, ...)：对所有非ID列执行自定义判断
3. 自定义函数：检查组内是否存在0，存在则返回0，否则返回组内第一个非0值（因组内无0，所有值一致）

方法二：Base R实现（无需额外包） #

result_base <- aggregate(. ~ ID, data = df, FUN = function(x) ifelse(any(x == 0), 0, x[1]))
print(result_base)

运行结果与上述一致，核心逻辑是通过aggregate按ID分组，对每列执行相同的条件判断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roq