select specific row by ID

library(data.table)
library(magrittr)
library(dplyr)

DT <- fread('
ID   性別     年齡   號碼
 1      F       23      2
 1      F       30      2
 1      M       32      2
 2      M       32      1
 2      F       23      1
 3      M       56      1
 3      F       23      1
 3      M       18      1
 4      M       12      4
 4      F       32      4
 4      M       65      4
 4      F       45      4
 4      M       42      4
') %>% tbl_dt(FALSE)

select_rows_f <- function(scheme, DT){
  switch(scheme,
    A = {
      outDT = DT %>% arrange(ID, 年齡) %>%
        mutate(selectRowID = round(號碼*(0.5+1e-6))) %>%
        # +1e-6是因為 round(0.5)是0，要比0.5大一點點才會進位
        group_by(ID) %>% summarise(性別 = 性別[unique(selectRowID)],
        年齡 = 年齡[unique(selectRowID)], 號碼 = 號碼[unique(selectRowID)])
        ## use summarise_each 另外兩個例子，可以自己改XD
        # outDT = DT %>% arrange(ID, 年齡) %>%
        #   group_by(ID) %>% summarise_each(funs(.[unique(round(號碼*(0.5+1e-6)))]))
    },
    B = {
      outDT = DT %>% arrange(ID, desc(年齡)) %>%
        mutate(selectRowID = round(號碼*0.9)) %>%
        group_by(ID) %>% summarise(性別 = 性別[unique(selectRowID)],
        年齡 = 年齡[unique(selectRowID)], 號碼 = 號碼[unique(selectRowID)])
    },
    C = {
      outDT = DT %>% arrange(ID, desc(年齡)) %>%
        mutate(selectRowID = 號碼) %>%
        group_by(ID) %>% summarise(性別 = 性別[unique(selectRowID)],
        年齡 = 年齡[unique(selectRowID)], 號碼 = 號碼[unique(selectRowID)])
    })
  return(outDT)
}
select_rows_f('A', DT)
# Source: local data table [4 x 4]
#
#      ID  性別  年齡  號碼
#   (int) (chr) (int) (int)
# 1     1     F    23     2
# 2     2     F    23     1
# 3     3     M    18     1
# 4     4     F    32     4
select_rows_f('B', DT)
# Source: local data table [4 x 4]
#
#      ID  性別  年齡  號碼
#   (int) (chr) (int) (int)
# 1     1     F    30     2
# 2     2     M    32     1
# 3     3     M    56     1
# 4     4     F    32     4
select_rows_f('C', DT)
# Source: local data table [4 x 4]
#
#      ID  性別  年齡  號碼
#   (int) (chr) (int) (int)
# 1     1     F    30     2
# 2     2     M    32     1
# 3     3     M    56     1
# 4     4     F    32     4