Сгруппировать бины и агрегировать в R

Были бы более простые способы.

Если ваш набор данных dat

res <- sapply(split(dat[, -3], dat$c), function(x) {
a_bin <- with(x, cut(a, breaks = c(1, 3, 6, 9), include.lowest = T, labels = c("1-3", 
    "4-6", "7-9")))
c(by(x$b, a_bin, FUN = max))
})
res1 <- setNames(data.frame(row.names(res), res), 
        c("a_bin", "b_m(c=1)", "b_m(c=2)"))
row.names(res1) <- 1:nrow(res1)

 res1
 a_bin b_m(c=1) b_m(c=2)
1   1-3        3        6
2   4-6       NA       NA
3   7-9       NA        2

Комбинация aggregate, cut и reshape работает.

df <- data.frame(a = c(1,2,9,1),
                 b = c(2,3,2,6),
                 c = c(1,1,2,2))

breaks <- c(0, 3, 6, 9)

# Aggregate data
ag <- aggregate(df$b, FUN=max,
                by=list(a=cut(df$a, breaks, include.lowest=T), c=df$c))

# Reshape data
res <- reshape(ag, idvar="a", timevar="c", direction="wide")

Я бы использовал комбинацию data.table и reshape2, которые полностью оптимизированы для скорости (без использования циклов for из семейства apply).

Вывод не вернет неиспользуемые корзины.

v <- c(1, 4, 7, 10) # creating bins 
temp$int <- findInterval(temp$a, v)

library(data.table)
temp <- setDT(temp)[, list(b_m = max(b)), by = c("c", "int")]

library(reshape2)
temp <- dcast.data.table(temp, int ~ c, value.var = "b_m")
## colnames(temp) <- c("a_bin", "b_m(c=1)", "b_m(c=2)") # Optional for prettier table
## temp$a_bin<- c("1-3", "7-9") # Optional for prettier table

##   a_bin b_m(c=1) b_m(c=2)
## 1   1-3        3        6
## 2   7-9       NA        2