如何有效匹配/分组重复行的索引?
假设我有这个数据集:
set.seed(14)
dat <- data.frame(mtcars[sample(1:5, 14, TRUE), ])[sample.int(14), ]
rownames(dat) <- NULL
dat
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## 1 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 3 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 4 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 5 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 6 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 7 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 8 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 9 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 10 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 11 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 12 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## 13 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 14 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
我可以使用
找到重复的所有索引(包括第一个副本)which_duplicated <- function(dat){
which(duplicated(dat) | duplicated(dat[nrow(dat):1, ])[nrow(dat):1])
}
which_duplicated(dat)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13
但我希望能够将这些指数匹配起来,如下所示:
list(
c(2, 13),
c(1, 4, 5, 6, 9),
c(3, 7, 8, 10, 11)
)
我怎样才能有效地做到这一点?
答案 0 :(得分:17)
这里有可能使用&#34; data.table&#34;:
library(data.table)
as.data.table(dat)[, c("GRP", "N") := .(.GRP, .N), by = names(dat)][
N > 1, list(list(.I)), by = GRP]
## GRP V1
## 1: 1 1,4,5,6,9
## 2: 2 2,13
## 3: 3 3, 7, 8,10,11
基本思想是创建一个&#34; groups&#34;其他列(使用.GRP
)以及计算有多少重复行的列(使用.N
),然后过滤任何具有多个重复行的列,并放置&#34; GRP&#34;列成list
。
答案 1 :(得分:10)
我们可以使用dplyr
。使用与@ AnandaMahto的帖子类似的方法,我们创建一个行索引列名称(add_rownames(
),按所有列分组,我们filter
数据集,每个组中的行数更多比1,summarise
&#39; rowname&#39;到list
并提取list
列。
library(dplyr)
add_rownames(dat) %>%
group_by_(.dots= names(dat)) %>%
filter(n()>1) %>%
summarise(rn= list(rowname))%>%
.$rn
#[[1]]
#[1] "3" "7" "8" "10" "11"
#[[2]]
#[1] "2" "13"
#[[3]]
#[1] "1" "4" "5" "6" "9"