Выберите самые высокие значения в фрейме данных по группе

Если я прав, вам не нужен d, поскольку в d нет дополнительной информации, которой уже нет в dat.

Вы можете просто сделать:

dat_output <- aggregate(Scores ~ Cases, dat, max)
dat_output

     Cases Scores
1 Student1      7
2 Student2      8
3 Student3      9
4 Student4      7

Мы можем использовать sapply для каждого Cases в d, подмножество dat для этого Cases и получить для него оценку max.

sapply(d$Cases, function(x) max(dat$Scores[dat$Cases %in% x]))

#Student3 Student1 Student2 Student4 
#       9        7        8        7 

Чтобы получить результат в виде data.frame

transform(d, Scores = sapply(d$Cases, function(x) 
                     max(dat$Scores[dat$Cases %in% x])))

#    Cases Class Scores
# Student3  Math      9 
# Student1  Math      7
# Student2  Math      8
# Student4  Math      7

Примечание. Я предположил, что ваш d

d <- data.frame(Cases = c("Student3", "Student1",
      "Student2", "Student4"), Class = rep("Math", 4), stringsAsFactors = F)

Использование dplyr:

df %>% 
  group_by(Cases, Class) %>% 
  summarise(Scores = max(Scores))

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Cases [?]
  Cases    Class Scores
  <chr>    <chr>  <dbl>
1 Student1 Math      7.
2 Student2 Math      8.
3 Student3 Math      9.
4 Student4 Math      7.

Учитывая, что вы хотите сопоставить два dfs:

df %>%  
  right_join(df2, by = c("Cases", "Class")) %>% 
  group_by(Cases, Class) %>% 
  summarise(Scores = max(Scores))

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Cases [?]
  Cases    Class Scores
  <chr>    <chr>  <dbl>
1 Student1 Math      7.
2 Student2 Math      8.
3 Student3 Math      9.
4 Student4 Math      7.

с dplyr, и учитывая случай, когда ваш d содержит подмножество студентов из вашего dat

library(dplyr)
inner_join(d, dat %>% group_by(Cases, Class) %>% summarize(Scores=max(Scores)))

# Cases Class Scores
#1 Student3  Math      9
#2 Student1  Math      7
#3 Student2  Math      8
#4 Student4  Math      7

если порядок не имеет значения, то более эффективно следующее:

inner_join(dat, d) %>% group_by(Cases, Class) %>% summarize(Scores=max(Scores))
# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Cases [?]
#  Cases    Class Scores
#  <chr>    <chr>  <dbl>
#1 Student1 Math       7
#2 Student2 Math       8
#3 Student3 Math       9
#4 Student4 Math       7

Используя dplyr, группируйте по студентам и получайте первое значение на основе баллов:

library(dplyr)

dat %>% 
  filter(Cases %in% d$Cases) %>% 
  group_by(Cases) %>% 
  top_n(1, Scores) %>%
  ungroup()

# # A tibble: 4 x 3
#   Cases    Class Scores
#   <chr>    <chr>  <dbl>
# 1 Student1 Math       7
# 2 Student2 Math       8
# 3 Student3 Math       9
# 4 Student4 Math       7

Вы также можете использовать пакет sqldf следующим образом:

sqldf("select max(Scores), Cases from dat JOIN d USING(Cases) group by Cases")

Примените операцию JOIN, group by cases и select max(Scores),Cases, чтобы получить желаемый результат:

   max(Scores)    Cases
1           7    Student1
2           8    Student2
3           9    Student3
4           7    Student4

Вы можете отсортировать фрейм данных на Scores в порядке убывания с помощью order. Затем удалите дубликат Cases. Это решение base R.

dat <- dat[order(-dat$Scores),]
dat[duplicated(dat$Cases)==F,]

     Cases Class Scores
1 Student3  Math      9
6 Student2  Math      8
4 Student1  Math      7
9 Student4  Math      7

Если вы сначала хотите убедиться, что все сэмплы в dat также находятся в d, вы можете сделать это на первом этапе. %in% выполняет сопоставление значений. Однако это не имеет значения на основе приведенного выше примера.

dat <- dat[dat$Cases %in% d$Cases & dat$Class %in% d$Class,]