我有一个像这样的数据框
> 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
我想删除列c和列d中重复值的行。因此,在此示例中,行2,3,5和6将被删除。
我已经使用了它,它有效:
df[!(df$c %in% df$c[duplicated(df$c)] & df$d %in% df$d[duplicated(df$d)]),]
>df
a b c d
1 1 2 A 1001
4 4 8 C 1003
7 7 13 E 1005
8 8 14 E 1006
但看起来很笨重,我不禁想到有更好的方法。 有什么建议吗?
如果有人想重新创建数据框,请输入:
df = structure(list(a = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), b = c(2, 4, 6,
8, 10, 12, 13, 14), c = structure(c(1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L,
5L), .Label = c("A", "B", "C", "D", "E"), class = "factor"),
d = c(1001, 1002, 1002, 1003, 1004, 1004, 1005, 1006)), .Names = c("a",
"b", "c", "d"), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")
答案 0 :(得分:26)
如果您使用duplicated
两次,则可以使用
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
答案 1 :(得分:20)
使用2列创建一个新对象:
df_dups <- df[c("c", "d")]
现在将它应用到你的主df:
df[!duplicated(df_dups),]
看起来更整洁,更容易查看/更改您正在使用的列。