在一个中删除重复值后,更好/更快地连接两列？

我有一个包含两列的数据框,最后一列有重复:

 #reproducible data
    my.df <- data.frame(nr = paste(1:6,1,sep="_"),
                        text = c("aa","bb","aa",NA,"bb","xxxx"))
   nr text
1 1_1   aa
2 2_1   bb
3 3_1   aa
4 4_1 
5 5_1   bb
6 6_1 xxxx

我想在第一列中对值进行分组,然后添加第二列的值.我找到了一种方法来做到这一点:

apply(aggregate(nr~text, my.df, FUN=function(x) paste0(x, collapse = "/"))[,c(2,1)],1,FUN=function(x) paste(x[1],x[2], sep = ": "))

这使:

"1_1/3_1: aa" "2_1/5_1: bb" "6_1: xxxx"

这是我想要的结果,但代码似乎相当长.我觉得必须有一个更好的,也许更快的方法来做到这一点？

哦,是的,NA应该从结果中删除.

感谢所有的答案.我认为有一个比我自己更容易的解决方案,但显然没有.可读性是(恕我直言)非常主观,所以我做了一个基准:

microbenchmark(RHA(my.df),Heroka_DT(my.df),Heroka_Base(my.df),Jubbles(my.df),times=100L)

Unit: milliseconds
               expr       min        lq      mean    median        uq
         RHA(my.df)  9.116587  9.315988  9.662611  9.572361 10.036792
   Heroka_DT(my.df) 12.148374 12.448035 13.009290 12.766685 13.475480
 Heroka_Base(my.df)  2.947448  6.910890  7.475239  7.172847  7.614657
     Jubbles(my.df) 16.615067 40.609642 42.265267 41.799625 43.056632
      max neval
 10.78943   100
 21.12477   100
 15.97665   100
 61.68414   100

在这种情况下,基本解决方案显然比其他解决方 由于Heroka有最短和最快的解决方案,我会接受他的回答.

你可以使用data.table,它有点短,(恕我直言)更具可读性:

library(data.table)

res <- setDT(my.df)[!is.na(text),.(output=sprintf("%s: %s",paste(nr,collapse="/"),text)),text][,output]
res

> res
[1] "1_1/3_1: aa" "2_1/5_1: bb" "6_1: xxxx"  

我们可以在base-R中做一些非常相似的事情:

sapply(split(my.df, my.df$text),function(x){with(x, sprintf("%s: %s",paste(nr, collapse="/"),text[1]))})

           aa            bb          xxxx 
"1_1/3_1: aa" "2_1/5_1: bb"   "6_1: xxxx"