从数据框中删除具有相同值的列

时间:2011-12-05 16:26:05

标签: r dataframe unique-values

我有一个像这样的数据框

1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K
3    8    3    K    1    K    K
4    8    2    K    1    K    K
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K

我想删除所有具有相同值的列,即K,所以我的结果将是这样的

1    1    1    1    
2    1    2    1   
3    8    3    1  
4    8    2    1  
1    1    1    1 
2    1    2    1  

我尝试按列迭代,但我什么都没得到。有任何想法吗?提前谢谢

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

要选择具有多个值的列,而不考虑类型:

uniquelength <- sapply(d,function(x) length(unique(x)))
d <- subset(d, select=uniquelength>1)

(哎呀,罗马的问题是对的 - 这可能会淘汰你的专栏5)

也许(编辑:感谢评论!)

isfac <- sapply(d,inherits,"factor")
d <- subset(d,select=!isfac | uniquelength>1)

d <- d[,!isfac | uniquelength>1]

答案 1 :(得分:3)

这是一个解决方案,可以删除任何已复制的列(包括,例如,复制的字符,数字或因子列对)。这就是我读OP的问题,即使这是一个误读,它似乎也是一个有趣的问题。

df <- read.table(text=" 
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K
3    8    3    K    1    K    K
4    8    2    K    1    K    K
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K")

# Need to run duplicated() in 'both directions', since  it considers
# the first example to be **not** a duplicate.
repdCols <- as.logical(duplicated(as.list(df), fromLast=FALSE) + 
                       duplicated(as.list(df), fromLast=TRUE))
# [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

df[!repdCols]
#   V1 V2 V3 V5
# 1  1  1  1  1
# 2  2  1  2  1
# 3  3  8  3  1
# 4  4  8  2  1
# 5  1  1  1  1
# 6  2  1  2  1

答案 2 :(得分:2)

Oneliner解决方案。

df2 <- df[sapply(df, function(x) !is.factor(x) | length(unique(x))>1 )]

答案 3 :(得分:1)

另一种方法是使用高阶函数Filter。这是代码

to_keep <- function(x) any(is.numeric(x), length(unique(x)) > 1)
Filter(to_keep, d)