R：dplyrでの対応する一意のベクトルエントリの合計値

Question

私は、そのIDに対して観測された最大の値のみを合計で1回しか使用しないデータセット内の各タスクの合計を計算しようとしています。それが明確でない場合は、以下に希望する出力の例を示します。

サンプルデータ

dat <- data.frame(task = rep(LETTERS[1:3], each=3), 
        id = c(rep(1:2, 4) , 3), 
        value = c(rep(c(10,20), 4), 5)) 
dat 
    task id value 
1 A 1 10 
2 A 2 20 
3 A 1 10 
4 B 2 20 
5 B 1 10 
6 B 2 20 
7 C 1 10 
8 C 2 20 
9 C 3  5 

私は作品の答えを見つけたが、それは、2つの別々のgroup_by()の機能を必要とします。単一のgroup_by()で同じ出力を得る方法はありますか？理由は、グループ化に敏感な他の要約されたメトリックがあり、同じパイプラインで2つの異なるgroup_by関数を実行できないためです。

dat %>% 
    group_by(task, id) %>% 
    summarize(v = max(value)) %>% 
    group_by(task) %>% 
    summarize(unique_ids = n_distinct(id), 
      value_sum = sum(v)) 

# A tibble: 3 × 3 
    task unique_ids value_sum 
    <chr>  <int>  <dbl> 
1  A   2  30 
2  B   2  30 
3  C   3  35 

Answer 1

私はtapply()を使用して動作するものを見つけました。

dat %>% 
    group_by(task) %>% 
    summarize(unique_ids = length(unique(id)), 
      value_sum = sum(tapply(value, id, FUN = max))) 

# A tibble: 3 × 3 
    task unique_ids value_sum 
    <chr>  <int>  <dbl> 
1  A   2  30 
2  B   2  30 
3  C   3  35