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R:除了一个单元格,有唯一的行,如何得到保持差异的唯一行

s__ · 技术社区 · 7 年前

我正在处理以下数据:

df <- data.frame(
      point = c('a','b','b','c'),
      value =c(1,2,2,3),
      x_p2=c(5,6,6,7),
      y_p2 =c(3,4,4,3),
      date =c(1,4,4,7),
      variable =c(4,3,3,1),
     other =c('x','zz','zk','x')
                )

> df
  point value x_p2 y_p2 date variable other
1     a     1    5    3    1        4     x
2     b     2    6    4    4        3    zz
3     b     2    6    4    4        3    zk
4     c     3    7    3    7        1     x

正如您所看到的,每一行都是唯一的,除了第二行和第三行之外,只有在 other 列。
我想要的是有一个独一无二的结果,但是合并了一些不常见的结果:更清楚地说,我想要这个结果:

  point value x_p2 y_p2 date variable other
1     a     1    5    3    1        4     x
2     b     2    6    4    4        3    zz/zk
3     c     3    7    3    7        1     x

我试过了 unique() 函数,但显然它需要第一个不相等的行,并且我的行在每一列中都是不同的,而且它不会“熔化”另一个不同的字段,我希望保持这一点。
我不知道该如何理解(诚实地说,这个问题的标题也是如此)。你有什么建议?事先谢谢。

3 回复 | 直到 7 年前

BENY 7 年前

通过使用 dplyr

df%>%group_by( point,value,x_p2,y_p2,date,variable)%>%dplyr::summarise(other=paste(other,collapse='/'))
# A tibble: 3 x 7
# Groups:   point, value, x_p2, y_p2, date [?]
   point value  x_p2  y_p2  date variable other
  <fctr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <chr>
1      a     1     5     3     1        4     x
2      b     2     6     4     4        3 zz/zk
3      c     3     7     3     7        1     x

Onyambu 7 年前

 aggregate(df,list(do.call(paste,df[-7])),function(x)unique(x))[-1]
  point value x_p2 y_p2 date variable  other
1     a     1    5    3    1        4      x
2     b     2    6    4    4        3 zz, zk
3     c     3    7    3    7        1      x

akrun 7 年前

这是一个 base R 选项 merge 和 unique . 获取 独特的 删除最后一列的行,以及 合并 与 paste Ed“其他” aggregated 按“点”

merge(unique(df[-ncol(df)]), aggregate(other ~ point, df, paste, collapse="/"))
#  point value x_p2 y_p2 date variable other
#1     a     1    5    3    1        4     x
#2     b     2    6    4    4        3 zz/zk
#3     c     3    7    3    7        1     x

如果我们想保持 list 列,这可以通过 summarise

library(tidyverse)
df %>% 
    group_by_at(vars(names(.)[1:6])) %>% 
    summarise(other = list(other))

或与 aggregate

aggregate(other ~ ., df, I)

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