Match выбирает максимальное значение из другого фрейма данных

Попробуйте сначала агрегировать, а затем присоединиться (или сопоставить),

merge(v1, aggregate(y~x, v2, max), by = 'x')

или

max_v2 <- aggregate(y~x, v2, max)
max_v2$y[match(v1$x, max_v2$x)]

Вы можете сначала агрегировать, чтобы найти максимум, а затем сопоставить его с v1.

tt <- aggregate(y ~ x, data=v2, FUN=max)
v1$y <-tt$y[match(v1$x,tt$x)]
v1
#   x y
#1 a1 3
#2 b2 6

Вот решение с data.table

library("data.table")
v1 <- data.table(x = c("a1","b2"))
v2 <- data.table(x = c("a1","a1","b2","b2"), y= c(1,3,4,6))

v2[, .(y=max(y)), x][v1, on = "x"]
# > v2[, .(y=max(y)), x][v1, on = "x"]
#     x y
# 1: a1 3
# 2: b2 6

Возможное base решение:

new_df<-merge(v1,v2, by = "x")
aggregate(.~x, new_df,max)

Или с dplyr:

v1 %>% 
   left_join(v2, "x") %>% 
   group_by(x) %>% 
   summarise(y=max(y))
# A tibble: 2 x 2
  x         y
  <fct> <dbl>
1 a1        3
2 b2        6

Или другой base вариант:

 aggregate(.~x,v2[v1$x %in% v2$x,],max)
   x y
1 a1 3
2 b2 6

Сначала отфильтруйте v2 для максимальных значений, а затем сопоставьте

library(dplyr)

v1 <- data.frame(x = c("a1","b2"))
v2 <- data.frame(x = c("a1","a1","b2","b2"), y= c(1,3,4,6))

v2.sub <- v2 %>% 
  group_by(x) %>% 
  filter(y==max(y))

v1$y <-v2.sub$y[match(v1$x,v2.sub$x)]

Поскольку match возвращает первое совпадение, вы можете order получить данные так, чтобы первое совпадение было max совпадением.

v2 <- v2[order(v2$x, -v2$y), ]
v1$y <- v2$y[match(v1$x, v2$x)]

v1
#   x y
#1 a1 3
#2 b2 6