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[英]Extract the unique rows with maximum value in another column in R dataframe
[英]Extract rows that have duplicates for certain column but are unique in another column
我正在使用R進行一些編碼。我想顯示列ID和NAME重復的行,但AGE的值不同。
例如,我有這個表:
ID | NAME | AGE
111| Mark| 22
222| Anne| 21
333| Chery| 30
444| Megan| 16
555| Charles| 37
111| Mark| 23
222| Anne| 22
333| Chery| 30
111| Mark| 22
截至目前我有這個代碼:
readfile <- read.csv(file='/home/user/shane/names.csv')
dat <- data.frame(ID=c(readfile$ID),NAME=c(readfile$NAME),AGE=c(readfile$AGE))
nam <- duplicated(dat[,c('ID','NAME)]) | duplicated(dat[,c('ID','NAME], fromLast = TRUE)
readfile[nam,]
輸出如下所示:
ID | NAME | AGE
111| Mark| 22
222| Anne| 21
333| Chery| 30
111| Mark| 23
222| Anne| 22
333| Chery| 30
111| Mark| 22
我希望輸出為:
ID | NAME | AGE
111| Mark| 22
222| Anne| 21
111| Mark| 23
222| Anne| 22
111| Mark| 22
我想刪除ID = 333的列,因為它們在Age中具有相同的值。 有人會有什么建議嗎?
我只是調整你的代碼:)
library(plyr)
dat1 <- ddply(dat, .(ID, NAME, AGE), nrow)
dat2 <- merge(dat1, dat, by=c("ID", "NAME", "AGE"))
dat3 <- dat2[!(!duplicated(dat2[, 1:2], fromLast=T) & !duplicated(dat2[, 1:2])),]
dat3[dat3$ID %in% dat3[dat3$V1 == 1, 1], 1:3]
輸出是:
ID NAME AGE
1 111 Mark 22
2 111 Mark 22
3 111 Mark 23
4 222 Anne 21
5 222 Anne 22
樣本數據:
dat <- data.frame(ID=c(111,222,333,444,555,111,222,333,111),
NAME=c('Mark','Anne','Chery','Megan','Charles','Mark','Anne','Chery','Mark'),
AGE=c(22,21,30,16,37,23,22,30,22))
# ID NAME AGE
#1 111 Mark 22
#2 222 Anne 21
#3 333 Chery 30
#4 444 Megan 16
#5 555 Charles 37
#6 111 Mark 23
#7 222 Anne 22
#8 333 Chery 30
#9 111 Mark 22
更新:更正格式以便更好地閱讀
一個dplyr
解決方案:
library(dplyr)
dat %>%
group_by(ID, NAME) %>%
filter(n() > 1, sum(duplicated(AGE)) == 0) %>%
ungroup()
# A tibble: 4 x 3
ID NAME AGE
<dbl> <fctr> <dbl>
1 111 Mark 22
2 222 Anne 21
3 111 Mark 23
4 222 Anne 22
我使用了@Prem友情提供的數據。
這是data.table
選項
library(data.table)
setDT(dat)[, .SD[.N >1 & !sum(duplicated(AGE))], by = .(ID, NAME)]
# ID NAME AGE
#1: 111 Mark 22
#2: 111 Mark 23
#3: 222 Anne 21
#4: 222 Anne 22
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