我确定它很简单，但我有一个数据框
package.json我想要一个新的数据框，其中包含行中值的唯一组合，无论它们属于哪个列。所以在上面的情况下我想要
{
"name": "QAWebApp3",
"version": "0.0.0",
"private": true,
"scripts": {
"start": "node ./bin/www"
},
"dependencies": {
"body-parser": "^1.12.3",
"cookie-parser": "^1.3.4",
"debug": "^2.1.3",
"express": "^4.12.3",
"jade": "^1.9.2",
"jquery": "^2.1.3",
"jquery-ui": "^1.10.5",
"morgan": "^1.5.2",
"serve-favicon": "^2.2.0"
}
}
我已经尝试了
df <- data.frame(a = c(1, 2, 3),
b = c(2, 3, 1),
c = c(3, 1, 4))
但它看到（1,2,3）与（2,3,1）中的唯一，我不想要。
答案 0 :(得分：6)
如果您的data.frame非常大，速度可能适合您。您可以通过以下想法更快地找到重复集。
让我们假设为行中的每个可能值分配素数并计算每行的产品。例如，对于给定的df，我们可以接受primenums = c(2,3,5,7)并计算产品c(30,30,70)。然后，此products-vector中的重复项对应于data.frame中的重复集。由于乘法计算速度比任何类型的排序快得多，因此可以提高效率。
代码如下。
require("numbers")
primenums <- Primes(100)[1:4]
dfmult <- apply(as.matrix(df), 1, function(z) prod(primenums[z]) )
my_indx <- !duplicated(dfmult)
df[my_indx,]
此处我们在包primenums的函数Primes的帮助下初始化了向量numbers，但您可以通过其他方式手动执行。
看看这个例子。在这里，我展示了效率的比较。
require("numbers")
# generate all unique combinations 10 out of 20
allcomb <- t(combn(20,10))
# make sample of 1 million rows
set.seed(789)
df <- allcomb[sample(nrow(allcomb), 1e6, T),]
# lets sort matrix to show we have duplicates
df <- df[do.call(order, lapply(1:ncol(df), function(i) df[, i])), ]
head(df, 10)
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# [2,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# [3,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# [4,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# [5,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# [6,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# [7,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# [8,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# [9,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# [10,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11
# to be fair need to permutate numbers in rows before searching for identical sets
df <- t(apply(df, 1, function(z) z[sample(10,10)] ))
df <- as.data.frame(df)
names(df) <- letters[1:10]
# how does it look like now?
head(df, 10)
# a b c d e f g h i j
# 1 2 3 7 9 10 1 4 8 5 6
# 2 4 2 6 3 8 10 9 1 5 7
# 3 4 2 6 8 5 1 10 7 3 9
# 4 6 8 5 4 2 1 10 9 7 3
# 5 11 2 7 6 8 1 9 4 5 3
# 6 9 6 3 11 4 2 8 7 5 1
# 7 5 2 3 11 1 8 6 9 7 4
# 8 3 9 7 1 2 5 4 8 11 6
# 9 6 2 8 3 4 1 11 5 9 7
# 10 4 6 3 9 7 2 1 5 11 8
# now lets shuffle rows to make df more plausible
df <- df[sample(nrow(df), nrow(df)),]
现在，当data.frame准备就绪时，我们可以测试不同的算法。
system.time(indx <- !duplicated(t(apply(df, 1, sort))) )
# user system elapsed
# 119.75 0.06 120.03
# doesn't impress, frankly speaking
library(sets)
system.time(indx <- !duplicated(apply(df, 1, as.set)) )
# user system elapsed
# 91.60 0.00 91.89
# better, but we want faster! =)
# now lets check out the method with prime numbers
primenums <- Primes(100)[1:20]
# [1] 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71
system.time({
dfmult <- apply(as.matrix(df), 1, function(z) prod(primenums[z]) )
my_indx <- !duplicated(dfmult) })
# user system elapsed
# 6.44 0.16 6.61
# not bad, isn't it? but lets compare results
identical(indx, my_indx)
# [1] TRUE
# So, if there is no difference, why wait more? ;)
这里有一个重要的假设 - 我们使用as.matrix(df)，但如果data.frame中不仅有数字变量，该怎么办？一个更加统一的解决方案如下：
system.time({
dfmult <- apply(
apply(df, 2, function(colmn) as.integer(factor(colmn,
levels = unique(c(as.matrix(df)))))),
1, function(z) prod(primenums[z]) )
my_indx <- !duplicated(dfmult) })
# user system elapsed
# 27.48 0.34 27.84
# is distinctly slower but still much faster then previous methods
如果我们有很多列或非常不同的变量呢？在这种情况下，我们可以使用prod()代替sum(log())（对于大数字，这可能会更快地计算）。看看这个。
pr <- Primes(5e7)
length(pr)
# [1] 3001134
system.time(N <- sum(log(pr)))
# user system elapsed
# 0.12 0.00 0.13
N
# [1] 49993718
很难想象df有3百万列，但这里还可以。通过这种方式，我们可以携带任意数量巨大的df，并且可以容纳我们的RAM。
答案 1 :(得分：5)
也许是那样的
indx <- !duplicated(t(apply(df, 1, sort))) # finds non - duplicates in sorted rows
df[indx, ] # selects only the non - duplicates according to that index
# a b c
# 1 1 2 3
# 3 3 1 4
答案 2 :(得分：1)
作为替代方法，包sets提供了检查集合相等性的快速方法：
library(sets)
df.sets <- apply(df, 1, as.set)
#[[1]]
#{1, 2, 3}
#[[2]]
#{1, 2, 3}
#[[3]]
#{1, 3, 4}
df[!duplicated(df.sets),]
# a b c
#1 1 2 3
#3 3 1 4