R: ddply и возвращенная строка

Question

У меня есть dataframe вроде этого:

id col1 
1 1 1 
2 2 2 
3 3 3 
4 4 4 
5 5 1 
6 1 2 
7 2 3 
8 3 4 

Я хотел бы группу идентификаторов затем создать строку, содержащее значение в col1, разделенный пробелом и в убывающем значение.

Я сначала заказываю фрейм данных по id и col1, но не могу получить вывод из ddply в виде строки без кавычек.

df111 <- df111[order(df111$id, -df111$col1),] 

df222 <- ddply(df111, .(id), function(col1) as.character(paste0(col1,sep = ' '))) 

    id    V1                    V2 
1 1 c(1, 1, 1, 1) c(0.793507214868441, 0.539258575299755, 0.165128685068339, 0.153290810529143) 
2 2 c(2, 2, 2, 2) c(0.872032727580518, 0.827515688957646, 0.236087603960186, 0.165240615839139) 
3 3 c(3, 3, 3, 3) c(0.759382889838889, 0.484359077410772, 0.182580581633374, 0.0723447729833424) 
4 4 c(4, 4, 4, 4) c(0.874859027564526, 0.642130059422925, 0.0569298807531595, 0.0227038362063468) 
5 5 c(5, 5, 5, 5) c(0.392553070792928, 0.386064056074247, 0.299609177513048, 0.222290486795828) 

Я хотел бы некоторые вещи, как это:

id  V1 
1 1 .793507214868441 0.539258575299755 0.165128685068339 0.153290810529143 

Есть предложения?

EDIT:

> dput(df111) 
structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L), col1 = c(0.793507214868441, 
0.539258575299755, 0.165128685068339, 0.153290810529143, 0.872032727580518, 
0.827515688957646, 0.236087603960186, 0.165240615839139, 0.759382889838889, 
0.484359077410772, 0.182580581633374, 0.0723447729833424, 0.874859027564526, 
0.642130059422925, 0.0569298807531595, 0.0227038362063468, 0.392553070792928, 
0.386064056074247, 0.299609177513048, 0.222290486795828)), .Names = c("id", 
"col1"), row.names = c(1L, 11L, 16L, 6L, 7L, 12L, 17L, 2L, 18L, 
13L, 8L, 3L, 14L, 9L, 19L, 4L, 20L, 10L, 5L, 15L), class = "data.frame") 

Answer 1

Я думаю, может быть, вам просто нужно использовать summarise, а не пользовательские анонимные функции ...?

dat <- read.table(text = "id col1 
1 1 1 
2 2 2 
3 3 3 
4 4 4 
5 5 1 
6 1 2 
7 2 3 
8 3 4",header = TRUE,sep = "") 
> ddply(dat,.(id),summarise,val = paste(sort(col1,decreasing = TRUE),collapse = " ")) 
    id val 
1 1 2 1 
2 2 3 2 
3 3 4 3 
4 4 4 
5 5 1