样本数据如下：
> data.frame(age = c(13, 16, 13,18,16),math = c(4, 7, 8,6,6),total = c(5, 3, 6,5,7))
age math total
1 13 4 5
2 16 7 3
3 13 8 6
4 18 6 5
5 16 6 7
过程是：对于 each age，只保留math>5 的一行，用totalsum替换total。
math=4，而不是 >5，则保留该行。math=6，>5，然后寻找具有相同age16 和math>5 的另一行，即第 5 行。然后 (7+3)=10，将total第 2 行替换为10，并删除第 5 行。age是第 1 行，但math第 1 行 <5，然后保持第 3 行相同。math>5，但没有匹配age18，则保留该行。预期结果如下：
age math total
1 13 4 5
2 16 7 10
3 13 8 6
4 18 6 5
怎么做？
使用dplyr，我们可以将问题分为两部分。对于第一部分，我们filterwhere math > 5，group_by age并获取和of 的first值并绑定行 where 。mathsumtotalmath <= 5
library(dplyr)
df %>%
filter(math > 5) %>%
group_by(age) %>%
summarise(math = first(math),
total = sum(total)) %>%
bind_rows(df %>% filter(math <= 5))
# age math total
# <dbl> <dbl> <dbl>
#1 13 8 6
#2 16 7 10
#3 18 6 5
#4 13 4 5
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