"작은 첨자가있는 요소"를 포함하여 모든 중복 행 찾기

"작은 첨자가있는 요소"를 포함하여 모든 중복 행 찾기

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R 's duplicated는 벡터 또는 데이터 프레임의 각 요소가 더 작은 첨자를 가진 요소의 복제본인지 여부를 나타내는 벡터를 반환합니다. 따라서 5 행 데이터 프레임의 3, 4, 5 행이 동일 duplicated하면 벡터를 얻을 수 있습니다.

FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE

하지만이 경우에는 실제로

FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE

즉, 행이 더 큰 첨자를 가진 행에 의해 중복되는지 여부를 알고 싶습니다 .

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duplicated이 fromLast인수를. 의 "예제"섹션은 ?duplicated사용 방법을 보여줍니다. 그냥 전화 duplicated한 번, 두 번 fromLast=FALSE에 한 번 fromLast=TRUE와 중 하나 인 행을 TRUE.

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일부 후기 편집 : 재현 가능한 예제를 제공하지 않았으므로 @jbaums가 친절하게 기고 한 그림이 있습니다.

vec <- c("a", "b", "c","c","c") 
vec[duplicated(vec) | duplicated(vec, fromLast=TRUE)]
## [1] "c" "c" "c"

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duplicated값 집합을 조합하고을 적용한 unique다음을 사용하여 테스트해야 %in%합니다. 항상 그렇듯이 샘플 문제로 인해이 프로세스가 활성화됩니다.

> vec <- c("a", "b", "c","c","c")
> vec[ duplicated(vec)]
[1] "c" "c"
> unique(vec[ duplicated(vec)])
[1] "c"
>  vec %in% unique(vec[ duplicated(vec)]) 
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

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저도 같은 질문을 했는데 제가 틀리지 않았다면 이것도 답입니다.

vec[col %in% vec[duplicated(vec$col),]$col]

어느 쪽이 더 빠른지 Dunno, 현재 사용중인 데이터 세트는 상당한 시간 차이를 생성하는 테스트를 수행 할만큼 충분히 크지 않습니다.

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데이터 프레임의 중복 행은 다음 dplyr을 수행 하여 얻을 수 있습니다.

df = bind_rows(iris, head(iris, 20)) # build some test data
df %>% group_by_all() %>% filter(n()>1) %>% ungroup()

특정 열을 제외 group_by_at(vars(-var1, -var2))하는 대신 데이터를 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다.

데이터뿐 아니라 행 인덱스가 실제로 필요한 경우 다음과 같이 먼저 추가 할 수 있습니다.

df %>% add_rownames %>% group_by_at(vars(-rowname)) %>% filter(n()>1) %>% pull(rowname)

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특정 열에 대해 중복되는 행에 관심이있는 경우 plyr 접근 방식을 사용할 수 있습니다 .

ddply(df, .(col1, col2), function(df) if(nrow(df) > 1) df else c())

dplyr 로 카운트 변수 추가 :

df %>% add_count(col1, col2) %>% filter(n > 1)  # data frame
df %>% add_count(col1, col2) %>% select(n) > 1  # logical vector

중복 행의 경우 (모든 열 고려) :

df %>% group_by_all %>% add_tally %>% ungroup %>% filter(n > 1)
df %>% group_by_all %>% add_tally %>% ungroup %>% select(n) > 1

이러한 접근 방식의 이점은 컷오프로 중복 항목 수를 지정할 수 있다는 것입니다.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/7854433/finding-all-duplicate-rows-include-elements-with-smaller-subscripts