数据。表包也有独特的和复制的方法，它自己的一些额外的功能。

unique.data.table和duplicate .data.table方法都有一个附加的by参数，允许您分别传递列名或列名位置的字符或整数向量

library(data.table)
DT <- data.table(id = c(1,1,1,2,2,2),
                 val = c(10,20,30,10,20,30))

unique(DT, by = "id")
#    id val
# 1:  1  10
# 2:  2  10

duplicated(DT, by = "id")
# [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

这些方法的另一个重要特征是，对于较大的数据集，可以获得巨大的性能提升

library(microbenchmark)
library(data.table)
set.seed(123)
DF <- as.data.frame(matrix(sample(1e8, 1e5, replace = TRUE), ncol = 10))
DT <- copy(DF)
setDT(DT)

microbenchmark(unique(DF), unique(DT))
# Unit: microseconds
#       expr       min         lq      mean    median        uq       max neval cld
# unique(DF) 44708.230 48981.8445 53062.536 51573.276 52844.591 107032.18   100   b
# unique(DT)   746.855   776.6145  2201.657   864.932   919.489  55986.88   100  a 


microbenchmark(duplicated(DF), duplicated(DT))
# Unit: microseconds
#           expr       min         lq       mean     median        uq        max neval cld
# duplicated(DF) 43786.662 44418.8005 46684.0602 44925.0230 46802.398 109550.170   100   b
# duplicated(DT)   551.982   558.2215   851.0246   639.9795   663.658   5805.243   100  a 

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

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.

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

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。

这里有一个非常简单，快速的dplyr/整洁的解决方案:

删除完全相同的行:

library(dplyr)
iris %>% 
  distinct(.keep_all = TRUE)

删除仅在某些列中相同的行:

iris %>% 
  distinct(Sepal.Length, Sepal.Width, .keep_all = TRUE)