``` r
library(dplyr)

(md <- data.frame(
  name = c("小明", "小明", "小英", "小美"),
  age = c(18, 18, 11, 22),
  gender = c("男", "男", "女", "女"),
  status = c("大學生", "大學生", "小學生", "大學生"),
  date = c("5/1", "5/3", "5/1", "5/4"),
  schedule = c("打球", "上課", "游泳", "唱歌")
))

#>   name age gender status date schedule
#> 1 小明  18     男 大學生  5/1     打球
#> 2 小明  18     男 大學生  5/3     上課
#> 3 小英  11     女 小學生  5/1     游泳
#> 4 小美  22     女 大學生  5/4     唱歌


(md |> 
  group_by(name, age, gender, status) |> 
  summarize(date = paste(date, collapse = ","),
            schedule = paste(schedule, collapse = ",")) |> 
  ungroup())

#> `summarise()` has grouped output by 'name', 'age', 'gender'. You can override
#> using the `.groups` argument.
#> # A tibble: 3 × 6
#>   name    age gender status date    schedule 
#>   <chr> <dbl> <chr>  <chr>  <chr>   <chr>    
#> 1 小明     18 男     大學生 5/1,5/3 打球,上課
#> 2 小美     22 女     大學生 5/4     唱歌     
#> 3 小英     11 女     小學生 5/1     游泳
```

<sup>Created on 2022-05-07 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v2.0.1)</sup>