我想从以下数据中删除sessionid,qf和qn的重复组合
sessionid qf qn city
1 9cf571c8faa67cad2aa9ff41f3a26e38 cat biddix fresno
2 e30f853d4e54604fd62858badb68113a caleb amos
3 2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7 daniel folkers
4 2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7 daniel folkers
5 63a5e839510a647c1ff3b8aed684c2a5 charles pierce flint
6 691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e j franz prescott+valley
7 691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e j franz prescott+valley
8 b3a1476aa37ae4b799495256324a8d3d carrie mascorro brea
9 bd9f1404b313415e7e7b8769376d2705 fred morales las+vegas
10 b50a610292803dc302f24ae507ea853a aurora lee
11 fb74940e6feb0dc61a1b4d09fcbbcb37 andrew price yorkville
我将数据读入data.frame并将其命名为mydata。 Heree是我到目前为止的代码,但我需要知道如何正确地对data.frame进行排序。其次删除sessionid,qf和qn的重复组合。最后用qf
列中的直方图字符绘制图形sortDATA<-function(name)
{
#sort the code by session Id, first name, then last name
sort1.name <- name[order("sessionid","qf","qn") , ]
#create a vector of length of first names
sname<-nchar(sort1.name$qf)
hist(sname)
}
谢谢!
答案 0 :(得分:17)
duplicated()
有data.frame
的方法,专为此类任务而设计:
df <- data.frame(a = c(1:4, 1:4),
b = c(4:1, 4:1),
d = LETTERS[1:8])
df[!duplicated(df[c("a", "b")]),]
# a b d
# 1 1 4 A
# 2 2 3 B
# 3 3 2 C
# 4 4 1 D
答案 1 :(得分:3)
在您的示例中,重复的行完全重复。 unique
适用于data.frames。
udf <- unique( my.data.frame )
至于排序...... joran刚刚发布了答案。
答案 2 :(得分:1)
要解决排序问题,请先阅读示例数据:
dat <- read.table(text = " sessionid qf qn city
1 9cf571c8faa67cad2aa9ff41f3a26e38 cat biddix fresno
2 e30f853d4e54604fd62858badb68113a caleb amos NA
3 2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7 daniel folkers NA
4 2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7 daniel folkers NA
5 63a5e839510a647c1ff3b8aed684c2a5 charles pierce flint
6 691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e j franz prescott+valley
7 691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e j franz prescott+valley
8 b3a1476aa37ae4b799495256324a8d3d carrie mascorro brea
9 bd9f1404b313415e7e7b8769376d2705 fred morales las+vegas
10 b50a610292803dc302f24ae507ea853a aurora lee NA
11 fb74940e6feb0dc61a1b4d09fcbbcb37 andrew price yorkville ",sep = "",header = TRUE)
然后您可以使用 plyr 中的arrange
,
arrange(dat,sessionid,qf,qn)
或使用基本功能,
with(dat,dat[order(sessionid,qf,qn),])
答案 3 :(得分:1)
如果您使用重复两次,它会起作用:
> df
a b c d
1 1 2 A 1001
2 2 4 B 1002
3 3 6 B 1002
4 4 8 C 1003
5 5 10 D 1004
6 6 12 D 1004
7 7 13 E 1005
8 8 14 E 1006
> df[!(duplicated(df[c("c","d")]) | duplicated(df[c("c","d")], fromLast = TRUE)), ]
a b c d
1 1 2 A 1001
4 4 8 C 1003
7 7 13 E 1005
8 8 14 E 1006