Question

我一直在努力解决this issue中提出的问题，但没有成功。这不仅包括过滤在组中重复的项目，而且还考虑了与 dplyr （我更喜欢dplyr而不是base或data.table ）进行比较的原始项目。

我尝试的解决方案如下：

> a <- data.frame(name=c("a","b","b","b","a","a"),position=c(1,2,1,2,2,2),achieved=c(1,0,0,0,1,0))
> a %>% group_by(name,achieved) %>% mutate(duplicated=duplicated(position))
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   name, achieved [3]
  name  position achieved duplicated
  <fct>    <dbl>    <dbl> <lgl>     
1 a            1        1 FALSE     
2 b            2        0 FALSE     
3 b            1        0 FALSE     
4 b            2        0 TRUE      
5 a            2        1 FALSE     
6 a            2        0 FALSE

我知道此解决方案与我想要的解决方案很接近，但是它只为我带来了在第一个重复后的值。，但我还希望一种dplyr解决方案给我每个组所有重复的值，所以这可能有助于我提高对dplyr的理解。

所需的输出如下：

# A tibble: 6 x 4 # Groups: name, achieved [3] name position achieved duplicated <fct> <dbl> <dbl> <lgl> 1 a 1 1 FALSE 2 b 2 0 TRUE 3 b 1 0 FALSE 4 b 2 0 TRUE 5 a 2 1 FALSE 6 a 2 0 FALSE

谢谢。

Answer 1

尝试一下：

a %>%
  group_by_all() %>%
  mutate(duplicated = n() > 1)

Answer 2

您似乎想按名称，职位和来访者进行分组，然后查看该组中是否有多个记录

a %>% group_by(name,achieved, position) %>% mutate(duplicated = n()>1)

#   name  position achieved duplicated
#  <fct>    <dbl>    <dbl> <lgl>     
# 1 a            1        1 FALSE     
# 2 b            2        0 TRUE      
# 3 b            1        0 FALSE     
# 4 b            2        0 TRUE      
# 5 a            2        1 FALSE     
# 6 a            2        0 FALSE

仅过滤使用dplyr复制的行

2 个答案: