您可以使用duplicated非常快速地完成此操作。

test[!duplicated(test$id),]

速度狂人的基准：

ju <- function() test[!duplicated(test$id),]
gs1 <- function() do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), head, 1))
gs2 <- function() do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), `[`, 1, ))
jply <- function() ddply(test,.(id),function(x) head(x,1))
jdt <- function() {
  testd <- as.data.table(test)
  setkey(testd,id)
  # Initial solution (slow)
  # testd[,lapply(.SD,function(x) head(x,1)),by = key(testd)]
  # Faster options :
  testd[!duplicated(id)]               # (1)
  # testd[, .SD[1L], by=key(testd)]    # (2)
  # testd[J(unique(id)),mult="first"]  # (3)
  # testd[ testd[,.I[1L],by=id] ]      # (4) needs v1.8.3. Allows 2nd, 3rd etc
}

library(plyr)
library(data.table)
library(rbenchmark)

# sample data
set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e3, 1e5, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e5, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]

benchmark(ju(), gs1(), gs2(), jply(), jdt(),
    replications=5, order="relative")[,1:6]
#     test replications elapsed relative user.self sys.self
# 1   ju()            5    0.03    1.000      0.03     0.00
# 5  jdt()            5    0.03    1.000      0.03     0.00
# 3  gs2()            5    3.49  116.333      2.87     0.58
# 2  gs1()            5    3.58  119.333      3.00     0.58
# 4 jply()            5    3.69  123.000      3.11     0.51

让我们再试一次，但只有来自第一轮的竞争者，并有更多的数据和更多的复制。

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e4, 1e6, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e6, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
benchmark(ju(), jdt(), order="relative")[,1:6]
#    test replications elapsed relative user.self sys.self
# 1  ju()          100    5.48    1.000      4.44     1.00
# 2 jdt()          100    6.92    1.263      5.70     1.15

我喜欢dplyr的方法。
group_by(id)，后跟

• filter(row_number()==1)或
• slice(1)或
• slice_head(1) #（厚度=〉1.0）
• top_n(n = -1)
• top_n()内部使用秩函数。负从秩的底部选择。

在某些情况下，可能需要将id安排在group_by之后。

library(dplyr)

# using filter(), top_n() or slice()

m1 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  filter(row_number()==1)

m2 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  slice(1)

m3 <-
test %>% 
  group_by(id) %>% 
  top_n(n = -1)

所有三个方法都返回相同的结果

# A tibble: 5 x 2
# Groups:   id [5]
     id string
  <int> <fct> 
1     1 A     
2     2 B     
3     3 C     
4     4 D     
5     5 E

怎么样

DT <- data.table(test)
setkey(DT, id)

DT[J(unique(id)), mult = "first"]

编辑

data.tables还有一个独特的方法，它将按键返回第一行

jdtu <- function() unique(DT)

我认为，如果您在基准测试之外订购test，那么您也可以从基准测试中删除setkey和data.table转换（因为setkey基本上按id排序，与order相同）。

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e3, 1e5, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e5, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
DT <- data.table(DT, key = 'id')
ju <- function() test[!duplicated(test$id),]

jdt <- function() DT[J(unique(id)),mult = 'first']

 library(rbenchmark)
benchmark(ju(), jdt(), replications = 5)
##    test replications elapsed relative user.self sys.self 
## 2 jdt()            5    0.01        1      0.02        0        
## 1  ju()            5    0.05        5      0.05        0

有了更多的数据

使用唯一方法编辑

set.seed(21)
test <- data.frame(id=sample(1e4, 1e6, TRUE), string=sample(LETTERS, 1e6, TRUE))
test <- test[order(test$id), ]
DT <- data.table(test, key = 'id')
       test replications elapsed relative user.self sys.self 
2  jdt()            5    0.09     2.25      0.09     0.00    
3 jdtu()            5    0.04     1.00      0.05     0.00      
1   ju()            5    0.22     5.50      0.19     0.03

独特的方法在这里是最快的。

一个简单的ddply选项：

ddply(test,.(id),function(x) head(x,1))

如果速度是个问题，可以对data.table采取类似的方法：

testd <- data.table(test)
setkey(testd,id)
testd[,.SD[1],by = key(testd)]

或者这可能会快很多

testd[testd[, .I[1], by = key(testd]$V1]

现在，对于dplyr，添加不同的计数器。

df %>%
    group_by(aa, bb) %>%
    summarise(first=head(value,1), count=n_distinct(value))

你创建组，他们在组内总结。
如果数据是数值，则可以用途：
first(value) [还有last(value) ]代替了head(value, 1)
参见：http://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html
完整：

> df
Source: local data frame [16 x 3]

   aa bb value
1   1  1   GUT
2   1  1   PER
3   1  2   SUT
4   1  2   GUT
5   1  3   SUT
6   1  3   GUT
7   1  3   PER
8   2  1   221
9   2  1   224
10  2  1   239
11  2  2   217
12  2  2   221
13  2  2   224
14  3  1   GUT
15  3  1   HUL
16  3  1   GUT

> library(dplyr)
> df %>%
>   group_by(aa, bb) %>%
>   summarise(first=head(value,1), count=n_distinct(value))

Source: local data frame [6 x 4]
Groups: aa

  aa bb first count
1  1  1   GUT     2
2  1  2   SUT     2
3  1  3   SUT     3
4  2  1   221     3
5  2  2   217     3
6  3  1   GUT     2

(1)SQLite有一个内置的rowid伪列，因此可以这样工作：

sqldf("select min(rowid) rowid, id, string 
               from test 
               group by id")

给出：

rowid id string
1     1  1      A
2     3  2      B
3     5  3      C
4     7  4      D
5     9  5      E

(2)sqldf本身也有一个row.names=参数：

sqldf("select min(cast(row_names as real)) row_names, id, string 
              from test 
              group by id", row.names = TRUE)

给出：

id string
1  1      A
3  2      B
5  3      C
7  4      D
9  5      E

(3)将上述两种要素混合在一起的第三种备选办法可能更好：

sqldf("select min(rowid) row_names, id, string 
               from test 
               group by id", row.names = TRUE)

给出：

id string
1  1      A
3  2      B
5  3      C
7  4      D
9  5      E

请注意，所有这三个都依赖于SQLite对SQL的扩展，其中使用min或max保证会导致从同一行中选择其他列（在其他基于SQL的数据库中，这可能无法保证）。

基本R选项是split()-lapply()-do.call()习惯用法：

> do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), head, 1))
  id string
1  1      A
2  2      B
3  3      C
4  4      D
5  5      E

更直接的选择是lapply()[函数：

> do.call(rbind, lapply(split(test, test$id), `[`, 1, ))
  id string
1  1      A
2  2      B
3  3      C
4  4      D
5  5      E

lapply()调用末尾的逗号空格1, )是必不可少的，因为这相当于调用[1, ]来选择第一行和所有列。

在dplyr 1.1.0中，您可以对slice使用内联分组：

slice_head(test, n = 1, .by = id)