从R中的数据框中删除重复列组合

时间:2011-12-07 20:58:25

标签: r dataframe ignore-duplicates

我想从以下数据中删除sessionid,qf和qn的重复组合

               sessionid             qf        qn         city
1  9cf571c8faa67cad2aa9ff41f3a26e38     cat   biddix          fresno
2  e30f853d4e54604fd62858badb68113a   caleb     amos                
3  2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7  daniel  folkers                
4  2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7  daniel  folkers                
5  63a5e839510a647c1ff3b8aed684c2a5 charles   pierce           flint
6  691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e       j    franz prescott+valley
7  691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e       j    franz prescott+valley
8  b3a1476aa37ae4b799495256324a8d3d  carrie mascorro            brea
9  bd9f1404b313415e7e7b8769376d2705    fred  morales       las+vegas
10 b50a610292803dc302f24ae507ea853a  aurora      lee                
11 fb74940e6feb0dc61a1b4d09fcbbcb37  andrew    price       yorkville 

我将数据读入data.frame并将其命名为mydata。 Heree是我到目前为止的代码,但我需要知道如何正确地对data.frame进行排序。其次删除sessionid,qf和qn的重复组合。最后用qf

列中的直方图字符绘制图形
sortDATA<-function(name)
{
#sort the code by session Id, first name, then last name
sort1.name <- name[order("sessionid","qf","qn") , ]
#create a vector of length of first names
sname<-nchar(sort1.name$qf)
hist(sname)
}

谢谢!

4 个答案:

答案 0 :(得分:17)

duplicated()data.frame的方法,专为此类任务而设计:

df <- data.frame(a = c(1:4, 1:4), 
                 b = c(4:1, 4:1), 
                 d = LETTERS[1:8])

df[!duplicated(df[c("a", "b")]),]
#   a b d
# 1 1 4 A
# 2 2 3 B
# 3 3 2 C
# 4 4 1 D

答案 1 :(得分:3)

在您的示例中,重复的行完全重复。 unique适用于data.frames。

udf <- unique( my.data.frame )

至于排序...... joran刚刚发布了答案。

答案 2 :(得分:1)

要解决排序问题,请先阅读示例数据:

dat <- read.table(text = "               sessionid             qf        qn         city
1  9cf571c8faa67cad2aa9ff41f3a26e38     cat   biddix          fresno
2  e30f853d4e54604fd62858badb68113a   caleb     amos             NA   
3  2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7  daniel  folkers             NA   
4  2ad41134cc285bcc06892fd68a471cd7  daniel  folkers             NA   
5  63a5e839510a647c1ff3b8aed684c2a5 charles   pierce           flint
6  691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e       j    franz prescott+valley
7  691df47f2df12f14f000f9a17d1cc40e       j    franz prescott+valley
8  b3a1476aa37ae4b799495256324a8d3d  carrie mascorro            brea
9  bd9f1404b313415e7e7b8769376d2705    fred  morales       las+vegas
10 b50a610292803dc302f24ae507ea853a  aurora      lee              NA  
11 fb74940e6feb0dc61a1b4d09fcbbcb37  andrew    price       yorkville ",sep = "",header = TRUE)

然后您可以使用 plyr 中的arrange

arrange(dat,sessionid,qf,qn)

或使用基本功能,

with(dat,dat[order(sessionid,qf,qn),])

答案 3 :(得分:1)

如果您使用重复两次,它会起作用:

> df

  a  b c    d
1 1  2 A 1001
2 2  4 B 1002
3 3  6 B 1002
4 4  8 C 1003
5 5 10 D 1004
6 6 12 D 1004
7 7 13 E 1005
8 8 14 E 1006

> df[!(duplicated(df[c("c","d")]) | duplicated(df[c("c","d")], fromLast = TRUE)), ]

a  b c    d
1 1  2 A 1001
4 4  8 C 1003
7 7 13 E 1005
8 8 14 E 1006