Question

任何人都知道incomparables或unique()的{{1}}参数是否已在[{1}}之后实施？

也许我不明白它应该如何运作......

无论如何，我正在寻找一个灵活的解决方案，除了额外的duplicated()之外，只保留与另一列相同的唯一列（或行）？例如，我可以使用incomparables=FALSE来强制它，但对于数万列，这是难以处理的。

这是一个例子，抱歉，如果它有点乱，但我认为这说明了重点。制作一些矩阵NA：

cor()

让我们添加一些带有额外z的重复列，然后对这些列进行随机化（这样他们并不总是在最后）。

z <- matrix(sample(c(1:3, NA), 100, replace=TRUE), 10, 10)
colnames(z) <- paste("c", 1:10, sep="")
rownames(z) <- paste("r",1:10, sep="")

所以我可以根据丢失的数字排序，然后看起来好像NA或c3.1 <- z[, 3] c3.1[sample(1:10, 3)] <- NA c8.1 <- z[, 8] c8.1[sample(1:10, 5)] <- NA z <- cbind(z, c3.1, c8.1) z <- z[, sample(1:ncol(z))]会起作用，但它不喜欢忽略丢失。

duplicated()

我认为这是unique()参数专门针对的内容，但它似乎尚未实现：

missing <- apply(z, 2, function(x) {length(which(is.na(x)))})
z.sorted <- z[, order(missing)]

z.sorted[,!duplicated(z.sorted,MARGIN=2)]
unique(z.sorted,MARGIN=2)

我知道我很快就会找到一个不那么优雅的解决方案，我想我更想问为什么还没有实现呢？或者如果我只是错误地使用它。似乎我经常碰到这个，但我搜索了很长一段时间而没有找到答案。有什么想法吗？

Answer 1

正如您所怀疑的那样，对于data.frame的{{1}}和matrix方法，unique尚未实施。是在默认方法中实现，该方法用于没有dims的向量。 E.g：

incomparables != FALSE

查看unique(c(1, 2, 2, 3, 3, 3, NA, NA, NA), incomparables=2) ## [1] 1 2 2 3 NA unique(c(1, 2, 2, 3, 3, 3, NA, NA, NA), incomparables=NA) ## [1] 1 2 3 NA NA NA与unique.matrix的来源（只需在控制台中键入功能名称并点击unique.default，或在RStudio中按Enter打开新窗格中的源代码。）

在您的情况下，您可以使用F2创建一个矩阵，指明特定的行/列对是否相同，忽略outer s。

NA

然后，如果你想只保留那些与第二列相同的列（对我来说是列same <- outer(seq_len(ncol(z)), seq_len(ncol(z)), Vectorize(function(x, y) all(z[, x]==z[, y], na.rm=TRUE))) same ## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] ## [1,] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [2,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [3,] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE ## [4,] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [7,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE ## [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE ## [10,] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE ## [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE ## [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE），请参阅本文的底部以获取完整的c8.1矩阵我用过），你可以这样做：

要将矩阵缩减为唯一的列集（忽略z[, same[2, ]] # or, equivalently, z[, same[, 2]] ## c8.1 c8 ## r1 2 2 ## r2 1 1 ## r3 NA 3 ## r4 NA 1 ## r5 3 3 ## r6 NA 1 ## r7 2 2 ## r8 NA 1 ## r9 3 3 ## r10 NA 1），并且NA s的数量最少，您可以执行以下操作：

NA

供参考，以下是我正在使用的z[, unique(sapply(apply(same, 2, which), function(x) x[which.min(colSums(is.na(z))[x])]))] ## c7 c8 c3 c1 c6 c10 c2 c9 c4 ## r1 2 2 1 2 1 1 1 2 NA ## r2 3 1 3 1 3 NA 1 2 2 ## r3 2 3 2 3 1 NA 2 1 NA ## r4 2 1 1 2 2 1 3 NA 2 ## r5 NA 3 2 1 3 2 NA NA 3 ## r6 2 1 2 2 1 1 2 1 NA ## r7 2 2 2 2 NA 3 1 2 2 ## r8 NA 1 1 3 2 NA 1 NA 1 ## r9 1 3 3 2 NA 2 1 NA 2 ## r10 NA 1 1 NA 1 1 1 2 3：

R个唯一列或行与NA

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