如何在SQL及R中按列分组拼接另一列的值？

我有如下R数据框：

df <- data.frame(scientific_name = c("Mandevilla grazielae",
                                     "Aosa parvifolia",
                                     "Mandevilla grazielae",
                                     "Dyckia ebracteata"), 
                 collection_number = c("254", "658","445", "568"))

希望将同一植物的采集编号合并到名为vouchers的列中，得到如下结果：

scientific_name       vouchers
Mandevilla grazielae  254, 445
Aosa parvifolia       658
Dyckia ebracteata     568

目前我尝试了以下操作：

x <- sqldf('SELECT * FROM df GROUP BY scientific_name ORDER BY scientific_name ASC')

还尝试统计采集编号数量：

x <- sqldf('SELECT scientific_name, COUNT(collection_number) 
            FROM df GROUP BY scientific_name ORDER BY scientific_name ASC')

我想知道有没有类似COUNT的函数，能把collection_number列的值拼接成vouchers列，试过CONCAT但没用，求解答！

方法1：sqldf 实现（使用GROUP_CONCAT） #

sqldf默认调用SQLite引擎，SQLite内置的GROUP_CONCAT函数就是用来分组拼接字符串的，语法和COUNT类似，直接指定要拼接的列和分隔符即可：

library(sqldf)
x <- sqldf('SELECT scientific_name, GROUP_CONCAT(collection_number, ", ") AS vouchers 
            FROM df GROUP BY scientific_name ORDER BY scientific_name ASC')

其中", "是拼接时的分隔符，可根据需求调整。

方法2：dplyr 实现（tidyverse 风格） #

如果更习惯R的原生数据处理语法，用dplyr的分组汇总更直观：

library(dplyr)
x <- df %>%
  group_by(scientific_name) %>%
  summarise(vouchers = paste(collection_number, collapse = ", "), .groups = "drop") %>%
  arrange(scientific_name)

方法3：Base R 实现 #

无需额外包，用base R的aggregate函数也能完成：

x <- aggregate(collection_number ~ scientific_name, data = df, 
               FUN = function(x) paste(x, collapse = ", "))
colnames(x)[2] <- "vouchers"
x <- x[order(x$scientific_name), ]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabiula Arantes