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删除重复行,保留第一行

data-wrangling dataframe database r

YouLocalRUser · 技术社区 · 10 月前

我正在使用一个关于县行政人员的数据框架。我想进行一项小组研究,分析单位是县年。

问题是,有时两名或两名以上的县行政人员在同一年任职。我想删除这些半重复的行。我总是想留住排名第一的县行政长官。

如果我的初始df是:

df <- data.frame(year= c(2000, 2001, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2002, 2002),
                  executive.name= c("Johnson", "Smith", "Peters", "Alleghany", "Roberts", "Clarke", "Tollson", "Brown", "Taschen"),
                  district= c(1001, 1001, 1001, 1001, 1002, 1002, 1002, 1002, 1002))

我想让它看起来像这样

df.neat <- data.frame(year= c(2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002),
                  executive.name= c("Johnson", "Smith", "Alleghany", "Roberts", "Clarke", "Tollson"),
                  district= rep(c(1001, 1002), each=3))

3 回复 | 直到 10 月前

Friede 10 月前

你可以按地区和年份分组,然后从每组中选取第一行。

library(dplyr)
df_neat <- df %>%
  group_by(district, year) %>%
  slice_head(n = 1) %>%
  ungroup()

simon 10 月前

您可以通过使用 drop_duplicates pandas中的函数,它将帮助您根据 year 和 district 列,同时保持第一次出现。以下是在Python中如何做到这一点:

import pandas as pd

# Create the initial DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'year': [2000, 2001, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2002, 2002],
    'executive.name': ['Johnson', 'Smith', 'Peters', 'Alleghany', 'Roberts', 'Clarke', 'Tollson', 'Brown', 'Taschen'],
    'district': [1001, 1001, 1001, 1001, 1002, 1002, 1002, 1002, 1002]
})

# Drop duplicates while keeping the first occurrence
df_neat = df.drop_duplicates(subset=['year', 'district'], keep='first').reset_index(drop=True)

# Display the resulting DataFrame
df_neat

结果 df_neat 看起来像这样:

   year executive.name  district
0  2000        Johnson      1001
1  2001          Smith      1001
2  2002      Alleghany      1001
3  2000        Roberts      1002
4  2001         Clarke      1002
5  2002        Tollson      1002

此代码确保对于以下各项的每种组合 年 和 区 ,只保留了县行政长官的第一次出现,有效地删除了任何半重复的行。

Friede 10 月前

基地R

first = \(x) x[1L]
aggregate(.~year+district, df, first)
#>   year district executive.name
#> 1 2000     1001        Johnson
#> 2 2001     1001          Smith
#> 3 2002     1001      Alleghany
#> 4 2000     1002        Roberts
#> 5 2001     1002         Clarke
#> 6 2002     1002        Tollson