dplyr包中的distinct()函数执行任意重复删除，可以从特定列/变量中删除(如本问题中所示)，也可以考虑所有列/变量。Dplyr是潮汐宇宙的一部分。

数据和包装

library(dplyr)
dat <- data.frame(a = rep(c(1,2),4), b = rep(LETTERS[1:4],2))

删除在特定列中重复的行(例如，columna)

注意.keep_all = TRUE保留所有列，否则只保留列a。

distinct(dat, a, .keep_all = TRUE)

  a b
1 1 A
2 2 B

删除与其他行完全重复的行:

distinct(dat)

  a b
1 1 A
2 2 B
3 1 C
4 2 D

删除数据帧的重复行

library(dplyr)
mydata <- mtcars

# Remove duplicate rows of the dataframe
distinct(mydata)

在这个数据集中，没有一个重复的行，所以它返回与mydata中相同的行数。

基于一个变量删除重复行

library(dplyr)
mydata <- mtcars

# Remove duplicate rows of the dataframe using carb variable
distinct(mydata,carb, .keep_all= TRUE)

.keep_all函数用于保留输出数据帧中的所有其他变量。

基于多个变量删除重复行

library(dplyr)
mydata <- mtcars

# Remove duplicate rows of the dataframe using cyl and vs variables
distinct(mydata, cyl,vs, .keep_all= TRUE)

.keep_all函数用于保留输出数据帧中的所有其他变量。

(来源:http://www.datasciencemadesimple.com/remove-duplicate-rows-r-using-dplyr-distinct-function/)

sqldf:

# Example by Mehdi Nellen
a <- c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C",2))
b <- c(1,1,2,4,1,1,2,2)
df <-data.frame(a,b)

解决方案:

 library(sqldf)
    sqldf('SELECT DISTINCT * FROM df')

输出:

  a b
1 A 1
2 A 2
3 B 4
4 B 1
5 C 2

或者你可以用tidyr将cols 4和5中的数据嵌套到一行中:

library(tidyr)
df %>% nest(V4:V5)

# A tibble: 1 × 4
#                      V1    V2    V3             data
#                  <fctr> <int> <int>           <list>
#1 platform_external_dbus   202    16 <tibble [5 × 2]>

为了进行统计分析，现在删除了重复的col 2和3，但是将col 4和5数据保留在tibble中，并且可以使用unnest()在任何位置返回到原始数据帧。

dplyr包中的distinct()函数执行任意重复删除，可以从特定列/变量中删除(如本问题中所示)，也可以考虑所有列/变量。Dplyr是潮汐宇宙的一部分。

数据和包装

library(dplyr)
dat <- data.frame(a = rep(c(1,2),4), b = rep(LETTERS[1:4],2))

删除在特定列中重复的行(例如，columna)

注意.keep_all = TRUE保留所有列，否则只保留列a。

distinct(dat, a, .keep_all = TRUE)

  a b
1 1 A
2 2 B

删除与其他行完全重复的行:

distinct(dat)

  a b
1 1 A
2 2 B
3 1 C
4 2 D

一般的答案可以是 例如:

df <-  data.frame(rbind(c(2,9,6),c(4,6,7),c(4,6,7),c(4,6,7),c(2,9,6))))



new_df <- df[-which(duplicated(df)), ]

输出:

      X1 X2 X3
    1  2  9  6
    2  4  6  7