如何按subject组将data frame中的重复day值替换为NA？

我有如下数据框：

subject <- c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5)
day <- c(20, 20, 20 , 20, 20, 40 , 40 , 40 , 40 , 50, 50, 50, 40, 40, 40, 40, 20, 20)

ex <- data.frame(subject, day)

需要实现：在每个subject分组内，仅保留第一个day值，其余重复的day替换为NA，最终得到如下结果：

subject day
1        1  20
2        1  NA
3        1  NA
4        1  NA
5        1  NA
6        2  40
7        2  NA
8        2  NA
9        2  NA
10       3  50
11       3  NA
12       3  NA
13       4  40
14       4  NA
15       4  NA
16       4  NA
17       5  20
18       5  NA

方法1：使用dplyr（tidyverse）包 #

先确保安装并加载dplyr包，再按分组逻辑处理：

library(dplyr)

ex_processed <- ex %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(day = ifelse(row_number() == 1, day, NA)) %>%
  ungroup()

逻辑说明：按subject分组后，通过row_number()判断是否为组内第一行，是则保留原day值，否则替换为NA，最后取消分组状态。

方法2：使用基础R（无需额外包） #

借助ave()函数实现分组替换：

ex_processed <- ex
ex_processed$day <- ave(ex_processed$day, ex_processed$subject, 
                        FUN = function(x) replace(x, -1, NA))

逻辑说明：ave()按subject对day列分组处理，自定义函数将每组除第一个元素外的所有值替换为NA。

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