R语言如何按类别筛选出各类型对应最大骑行时长的行

原始数据框结构参考如下：

以下提供两种常用实现方案： #

方案1：使用dplyr包（代码更简洁易读） #

需要先安装加载dplyr和tibble包，假设你的原始数据框名为df，包含user_type（用户类型，取值为member/casual）、day_of_week（星期几）、ride_length（骑行时长）三列：

# 加载依赖包
library(dplyr)
library(tibble)

result <- df %>%
  group_by(user_type) %>%
  # 取每组骑行时长最大的1行，with_ties=FALSE表示多行列同最大值时仅返回第一条
  slice_max(order_by = ride_length, n = 1, with_ties = FALSE) %>%
  ungroup() %>%
  rename(max_ride_length = ride_length) %>%
  # 将用户类型设为行名，匹配示例输出格式
  column_to_rownames("user_type") %>%
  select(day_of_week, max_ride_length)

# 输出结果
print(result)

方案2：Base R实现（无需额外安装依赖） #

# 计算每类用户的最大骑行时长
max_duration <- aggregate(ride_length ~ user_type, data = df, FUN = max)
# 匹配最大时长对应的原始行
result <- merge(max_duration, df, by = c("user_type", "ride_length"))
# 去重，避免同最大值返回多行
result <- result[!duplicated(result$user_type), ]
# 调整输出格式
colnames(result)[colnames(result) == "ride_length"] <- "max_ride_length"
rownames(result) <- result$user_type
result <- result[, c("day_of_week", "max_ride_length")]

# 输出结果
print(result)

小提示：如果你的原始数据列名和上述假设不一致，替换代码中对应的列名即可。

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