我有一个约20,000行的数据框,它是两列:时间和步骤。对于几秒到几分钟的步骤有延伸重复/重复读数,因此unique()不会捕获它们。 !duplicates删除整个数据框的重复项,因此只有一行有X步,即使合法记录几天后有X步。我想删除这些重复序列,留下一个独特的记录,保留哪一个并不重要。此外,重复次数不一致。可能是8,可能是2。
>View(df)
Time Steps
13737 2017-08-07 09:53:14 16
13738 2017-08-07 09:53:14 16
13739 2017-08-07 09:57:51 61
13740 2017-08-07 09:59:05 61
13741 2017-08-07 09:59:07 61
13742 2017-08-07 09:59:11 61
13743 2017-08-07 09:59:14 61
13744 2017-08-07 09:59:14 61
13745 2017-08-07 10:03:51 29
13746 2017-08-07 10:05:05 29
13747 2017-08-07 10:05:07 29
13748 2017-08-07 10:05:11 29
13749 2017-08-07 10:05:14 29
13750 2017-08-07 10:05:14 29
13751 2017-08-07 10:09:51 54
13752 2017-08-07 10:11:05 54
13753 2017-08-07 10:11:07 54
期望的输出:
13737 2017-08-07 09:53:14 16
13739 2017-08-07 09:57:51 61
13745 2017-08-07 10:03:51 29
13751 2017-08-07 10:09:51 54
我考虑的另一个解决方案就是削减数据集,每10分钟左右取一行,如果这是理想的,我也可以在那里使用一些指导
答案 0 :(得分:0)
我们可以使用dplyr
。首先按Steps
和Time
排列数据框,然后按Steps
分组。最后,为每个组的第一行切片数据帧。
library(dplyr)
library(lubridate)
df2 <- df %>%
mutate(Time = ymd_hms(Time)) %>%
arrange(Steps, Time) %>%
group_by(Steps) %>%
slice(1)
或者这个
df2 <- df %>%
mutate(Time = ymd_hms(Time)) %>%
arrange(Steps, Time) %>%
group_by(Steps) %>%
filter(row_number() == 1)
或者我们可以使用data.table
。
library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
dt2 <- dt[, .SD[1], by = Steps][, c("Time", "Steps")]
df <- read.table(text = " Time Steps
13737 '2017-08-07 09:53:14' 16
13738 '2017-08-07 09:53:14' 16
13739 '2017-08-07 09:57:51' 61
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13750 '2017-08-07 10:05:14' 29
13751 '2017-08-07 10:09:51' 54
13752 '2017-08-07 10:11:05' 54
13753 '2017-08-07 10:11:07' 54",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)