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3 つの列の一意の組み合わせを持つ行のみを含むようにデータフレームをサブセット化したいと思います。私の状況はこの質問で提示されたものと似ていますが、データの他の列も保持したいと思います。これが私の例です：

> df
  v1  v2  v3   v4  v5
1  7   1   A  100  98 
2  7   2   A   98  97
3  8   1   C   NA  80
4  8   1   C   78  75
5  8   1   C   50  62
6  9   3   C   75  75

要求された出力は次のようになります。ここでは、v1、v2、および v3 のみに基づいて一意のケースを探しています。

> df.new
  v1  v2  v3   v4  v5
1  7   1   A  100  98 
2  7   2   A   98  97
3  8   1   C   NA  80
6  9   3   C   75  75

一意でない行を回復できれば、それも素晴らしいでしょう:

> df.dupes
  v1  v2  v3   v4  v5
3  8   1   C   NA  80
4  8   1   C   78  75
5  8   1   C   50  62

SQLでこれを行う方法に関する関連する質問を見ました（here）が、Rではこれを取得できません。単純だと確信していますが、unique（）とsubset（）をいじるのは実りがありませんでした。前もって感謝します。

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7 に答える 7

65

関数を使用してduplicated()、一意の組み合わせを見つけることができます。

> df[!duplicated(df[1:3]),]
  v1 v2 v3  v4 v5
1  7  1  A 100 98
2  7  2  A  98 97
3  8  1  C  NA 80
6  9  3  C  75 75

重複のみを取得するには、双方向で確認できます。

> df[duplicated(df[1:3]) | duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE),]
  v1 v2 v3 v4 v5
3  8  1  C NA 80
4  8  1  C 78 75
5  8  1  C 50 62
于 2012-07-06T21:46:19.487 に答える
5

plyrパッケージを使用できます：

library(plyr)

ddply(df, c("v1","v2","v3"), head, 1)
#   v1 v2 v3  v4 v5
# 1  7  1  A 100 98
# 2  7  2  A  98 97
# 3  8  1  C  NA 80
# 4  9  3  C  75 75

ddply(df, c("v1","v2","v3"), function(x) if(nrow(x)>1) x else NULL)
#   v1 v2 v3 v4 v5
# 1  8  1  C NA 80
# 2  8  1  C 78 75
# 3  8  1  C 50 62
于 2012-07-07T17:18:20.430 に答える
2

ええ、しかし、データが多すぎる場合、plyrとddplyの使用は非常に遅くなります。

あなたはこの種の何かを試してみてください：

df[ cbind( which(duplicated(df[1:3])), which(duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE))),]

また：：

from = which(duplicated(df[1:3])
to = which(duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE))
df[cbind(from,to),]

ほとんどの場合、shdの方が高速です。

それをテストして、私たちに知らせてください

いくつかのエラーがありますが、アイデアが得られれば修正できると思います。

また、ユニークですべてを試してみてください

于 2012-12-02T08:46:49.307 に答える
1

エレガントではないが機能的な方法は、特定の行のエントリを一緒に貼り付けて、一意の (または一意でない) 行を見つけることです。

df.vector=apply(df,1,FUN=function(x) {paste(x,collapse="")})
df.table=table(df.vector)

次に、次のような方法で重複のインデックスを取得します。

which(df.vector%in%names(which(df.table>1)))
于 2013-02-12T18:35:58.003 に答える