我正在追踪Select
只有某些列中没有重复的数据(ID,position1,position2和Name)。小时不同并不重要,该行仍将被视为重复。问题是我需要mantein列
| ID | position1 | position2| Hour | Name
---------------------------------------------------------
| ABD1 | 54340 | 33254| 10:42| Adam
| ABD1 | 54340 | 33254| 10:52| Adam
| TGF5 | 54545 | 54545| 11:25| Mike
| ABD1 | 84544 | 24424| 12:06| Adam
| AGF4 | 25466 | 45444| 10:53| Mike
| TGF5 | 44787 | 25847| 09:05| Rose
在这个例子中,我们可以看到第1行和第2行在ID,position1,position2和Name上都是重复的,所以我想要消除其中的一行,无关紧要。我尝试使用
执行此操作df <- sqldf('SELECT DISTINCT ID, position1, position2, Name FROM df')
问题是我丢失了列小时。我怎样才能控制相同的df列,但只消除某些列中相等的行。
这是我需要的结果:
| ID | position1 | position2| Hour | Name
---------------------------------------------------------
| ABD1 | 54340 | 33254| 10:42| Adam
| TGF5 | 54545 | 54545| 11:25| Mike
| ABD1 | 84544 | 24424| 12:06| Adam
| AGF4 | 25466 | 45444| 10:53| Mike
| TGF5 | 44787 | 25847| 09:05| Rose
答案 0 :(得分:0)
怎么样:
df[!duplicated(df[,c(1,2,3,5)]),]
其中1,2,3,5是您要考虑的列。
示例:
> df
ID Pos1 Pos2 Hour Name
1 ABD1 54340 33254 10:42 Adam
2 ABD1 54340 33254 10:52 Adam
3 TGF5 54545 54545 11:25 Mike
4 ABD1 84544 24424 12:06 Adam
5 AGF4 25466 45444 10:53 Mike
6 TGF5 44787 25847 09:05 Rose
>
>
> df[!duplicated(df[,c(1,2,3,5)]),]
ID Pos1 Pos2 Hour Name
1 ABD1 54340 33254 10:42 Adam
3 TGF5 54545 54545 11:25 Mike
4 ABD1 84544 24424 12:06 Adam
5 AGF4 25466 45444 10:53 Mike
6 TGF5 44787 25847 09:05 Rose
>
此外:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
GROUP BY ID, position1, position2, Name')