只需要将你的数据帧与你需要的列隔离，然后使用唯一的函数:D

# in the above example, you only need the first three columns
deduped.data <- unique( yourdata[ , 1:3 ] )
# the fourth column no longer 'distinguishes' them, 
# so they're duplicates and thrown out.

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。

只需要将你的数据帧与你需要的列隔离，然后使用唯一的函数:D

# in the above example, you only need the first three columns
deduped.data <- unique( yourdata[ , 1:3 ] )
# the fourth column no longer 'distinguishes' them, 
# so they're duplicates and thrown out.

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

对于那些来这里寻找重复行删除的一般答案的人，请使用!duplicate ():

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)

duplicated(df)
[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

> df[duplicated(df), ]
  a b
2 A 1
6 B 1
8 C 2

> df[!duplicated(df), ]
  a b
1 A 1
3 A 2
4 B 4
5 B 1
7 C 2

回答:从R数据帧中删除重复的行

默认情况下，该方法将保留每个副本的第一次出现。您可以使用fromLast = TRUE参数来保留每个重复项的最后一次出现。在此步骤之前，您可以对数据进行排序，以便保留所需的行。