如题，大致意思如下，把数据中的 value1 value2 两列按照 education 列的两个类型相加合并。

# 合并前长这样
education   age   value1   value2
未上过学   15   1   2
学前教育   15   1   2

# 合并后长这样
education   age   value1   value2
未上过学   15   2   4

编造的数据如下：

# 合并前
data1 <- data.table(
  education = c(rep('未上过学', 35), rep('学前教育', 35)),
  age = rep(c(15:49), 2),
  value1 = rep(1, 70),
  value2 = rep(2, 70)
)

# 合并后
data2 <- data.table(
  education = rep('未上过学', 35),
  age = c(15:49),
  value1 = rep(2, 35),
  value2 = rep(4, 35)
)

啥？在这个编造的数据里，其实是把相同age的记录的value1，value2求和，然后根本不管education列是什么内容吧？

    fenguoerbian
    在这个编造的数据里，确实只是这样。这是因为本楼主把问题简化了，实际问题中还是要看下 education 那列，要将不同的情况合并，比如将未上过学和学前教育合并为未上过学，将硕士研究生和博士研究生合并为研究生。

        yuanfan
        其实你再加一个两列的数据集，和原来的data merge之后，再根据新的分组变量汇总就可以了

        data3 <- data.table(
    education = c('未上过学', '学前教育', '硕士研究生', '博士研究生'),
    education_group = c('未上过学', '未上过学', '研究生', '研究生')
)
          library(dplyr)
data1 %>% 
  mutate(
    education = factor(
      education,
      levels = c('未上过学', '学前教育', '硕士研究生', '博士研究生'),
      labels = c('未上过学', '未上过学', '研究生', '研究生')
    )
  ) %>% 
  group_by(education, age) %>% 
  summarise(
    value1 = sum(value1),
    value2 = sum(value2),
    .groups = "drop"
  )
          data1 <- data.frame(
  education = c('未上过学', '学前教育', '硕士研究生', '博士研究生', '未上过学', '学前教育', '硕士研究生', '博士研究生'),
  value1 = rnorm(8),
  value2 = rnorm(8)
)

education2 <- factor(
      data1$education,
      levels = c('未上过学', '学前教育', '硕士研究生', '博士研究生'),
      labels = c('未上过学', '未上过学', '研究生', '研究生')
    )

aggregate(data1[, c("value1", "value2")], list(education2=education2), sum)