hello，各位大神好，我导入一个CSV文件，有8列，如图。

我想按PIN列及vts列作为分组依据，以cls_seq作为统计依据求cls_seq列的较大值。

代码如下

 data1<-read.csv("C:/**/**/Desktop/user_click1.csv")head(data1)  
class(data1)            ##查看data1属性                                                                 
str(data1)                ##查看data1列属性                                                                         
max_seq<- aggregate(data1[7],data1[1:2],max)    ##分组求较大值
head(max_seq)        ##输出max_seq前6行

我觉得答案应该是分组及较大值，如

 pin             vts    cls_seq
*yx_193486389    543    3
*yx_193486389    544    3

但是结果如下图 ，我查过所有数据，cls_seq较大不超过100，可是我的max 列中大部分数据都是好几百，请问是怎么回事，该怎么修改，谢谢各位大神。

pcm_df$duplicated <- duplicated(paste(pcm_df$OUT_MAT_NO, pcm_df$Posit, sep = "_"), fromLast = TRUE)
pcm_df <- subset(pcm_df, !duplicated)
pcm_df$duplicated <- NULL

举例1：
cc<-aggregate(iris[,c(1,2,3,4)],by=list(iris[,5]),sum)
举例2：
x=data.frame(name=c("张三","李四","王五","赵六"),
sex=c("M","M","F","F"),age=c(20,40,22,30),height=c(166,170,150,155))
aggregate(x[,3:4],by=list(sex=x$sex),FUN=mean)

sex age height

1 F 26 152.5

2 M 30 168.0

对于你的数据集，比较懒，只写你需要的那三列，具体效果如下：

data1 <- data.frame(pin = c("*yx_193486389", "*yx_193486389", "*yx_193486389", "*yx_193486389", "*yx_193486389", "*yx_193486389"),  vts = c(543, 543, 543, 544, 544, 544), cls_seq = c(1, 2, 3, 1, 2, 3))
max_seq <- aggregate(cls_seq ~ pin+vts, data = data1, FUN = "max")

运行结果如下：

这结果就是你想要的结果