R语言 删除在多组数据中重复的数据

最新推荐文章于 2025-10-25 23:49:06 发布
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#大数据

这篇博客介绍了如何在R语言中删除多组数据中的重复值。通过示例展示了使用`duplicated()`函数筛选并移除`set1`、`set2`和`set3`合并后的重复数据，并用`!%in%`操作符从`set1`中去除重复项，得到干净的数据集`set1_result`。 
#删除在多组数据中重复的数据
set1 <- c("1","2","7","9","12","13","15","17","19","23")
set2 <- c("2","4","7","13","9","12","28","11")
set3 <- c("3","9","19","20")
bind_set <- c(set1,set2,set3)
bind_set
duplicate_set <- bind_set[duplicated(bind_set)] #筛选数据里面的重复数据
duplicate_set
set1_result <- set1[!(set1 %in% duplicate_set)]# 去除原数据中能在其它数据里出现的重复数据
R语言数据处理：删除重复数据
CyberLynxX的博客
08-24 2048
重复数据可能会导致分析结果的偏差，因此在进行数据分析之前，我们通常需要对数据集中的重复数据进行清理。本文将介绍如何使用R语言来删除重复数据，并提供相应的源代码示例。是一个逻辑向量，它指示了哪些行是重复的。接下来，我们需要创建一个包含重复数据的数据框（data frame）作为示例数据。首先，我们需要加载R语言的基本库，以便进行数据处理操作。根据实际情况选择适合的方法来处理重复数据，以确保数据分析的准确性和可靠性。进行筛选，只保留非重复的行，从而删除重复数据。进行操作，删除其中的重复数据，只保留唯一的行。
R语言dplyr包distinct函数基于dataframe数据中的多个变量（multiple variable）移除重复数据行、keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其它变量
statistics+insight+vista+power
11-08 1389
R语言dplyr包distinct函数基于dataframe数据中的多个变量（multiple variable）移除重复数据行、keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其它变量
R语言 去除重复值
12-06
当面对大量数据需要去除重复时，运用代码来处理不仅节省时间，更节省体力。
《用 R 处理重复数据：重复值识别与删除的基础方法》
最新发布
2501_93894976的博客
10-25 355
通过以上方法，您可高效处理各类重复数据场景。实际应用时需根据业务需求选择保留策略，例如在时间序列数据中，通常需要保留最新记录而非简单去重。
R语言之 删除重复数据
weixin_44084325的博客
05-18 5万+
这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。 主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行。 x <- c(1, 1, 2,4, 5, 4, 6) duplicated(x) ## [1] FALSE TRUE FALSE ...
R语言 去除重复记录
weixin_40828410的博客
08-10 489
我整理的一些关于【数据分析】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/Hpqqk2R语言去除重复记录的完整指南 在数据分析和处理过程中，去除重复记录是一个常见且重要的任务。重复数据可能源于数据收集的过程中，或者在多个数据源合并时。本文将指导你如何在R语言中实现去除重复记...
在R语言中删除数据框中的重复行
CodeRoarX的博客
08-27 1226
在数据分析和处理中，经常会遇到需要删除数据框（data frame）中重复行的情况。本文将介绍如何使用R语言删除数据框中的重复行，并提供相应的源代码示例。通过上述方法，我们可以轻松删除数据框中的重复行。根据具体的需求，你可以选择创建一个新的数据框，或者直接在原始数据框上进行修改。无论哪种方式，R语言都提供了简单而强大的工具来处理重复行的问题。接下来，我们将使用R语言中的函数来删除重复行。的函数，该函数可以用于判断数据框中的行是否为重复行。的数据框，其中包含了重复的行。在R语言中删除数据框中的重复行。
R语言使用duplicated函数删除dataframe数据中特定数据列重复值所在数据行、依据dataframe中的指定数据列进行行去重
statistics+insight+vista+power
06-02 2584
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10-25
R语言作为统计分析领域中广泛使用的编程语言，它提供了强大的数据清洗工具和函数，这些工具和函数能够帮助分析人员处理数据集中的缺失值、异常值、重复数据以及格式不一致等问题，从而确保分析结果的准确性和可靠性...
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在上述文件中，通过R语言整理TCGA数据的步骤涉及多个R包和函数： - **使用rjson包**：该包允许R语言处理JSON格式的数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也...
R语言 数据清洗 重复值所在的行 重复 的筛选与去除，唯一ID出现重复 no重复处理
09-19 7648
【R语言】【数据清洗】重复ID数据获取比对。
R语言数据按行去除重复
qq_36481674的博客
12-23 2万+
数据重复的影响 在临床上，偶尔会出现需要分析病例数据的情况。通常为了保护隐私，患者的个人识别相关的关键信息会被剔除只保留病历号，但是患者的就诊行为可能不止一次，这也就导致了我们的数据出现了重复，把这些数据直接放到一起进行分析显然是不科学的。 如何去除重复 首先观察自己的数据，如果是用行来代表观测的话，可以使用dplyr包distinct函数。如下所示： #加载dplyr包 library(dylpr) df <- data.frame(name=c("wang","lee","Mary","Harry
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03-25 1万+
R语言数据列去重1、unique函数2、duplicated函数3、distinct（dplyr包）4 引用 unique对于一个向量管用，对于matrix、data frame那些指定列去重就不管用了 1、unique函数 查看重复的方式，有点像分类变量个数一样，unique() 或者 table() 都是很好的方式去检测。 > c a b d 1 1 a 1 2 2 b 1 3 3 c 1 4 1 a 1 5 2 b 1 6 3 c 1 > unique(c) a b d
R语言学习笔记——去除重复的行/计算重复次数
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04-05 8324
去除重复的行 data <- data.frame(id1 = c(1, 1, 1, 2, 2), id2 = c(2, 2, 3, 2, 2)) library(dplyr) data %>% group_by(id1, id2) %>% filter(row_number() == 1) %>% ungroup() ...
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09-07 8760
R语言去重的方法有很多，这里介绍一种简单的方法 1、所有重复的全部去除一个不留 index<-duplicated(data.set$Ensembl.Gene.ID) data.set2<-data.set[!index,] 2、非重复的保留，重复的取平均值 data<-aggregate(.~Ensembl.Gene.ID,data，mean) 3、非重复的保留，重复的取中位数 data<-aggregate(.~Ensembl.Gene.ID,data，median)
删除重复的数据行 - R语言
CodeSpark的博客
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删除重复的数据行 - R语言在数据分析和处理的过程中，经常会遇到需要删除重复数据行的情况。在R语言中，我们可以使用不同的方法来删除DataFrame（数据框）中的重复行。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的源代码。
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最近接到了一些真实的数据，数据中包含着许多缺失值，如何对缺失值处理，能更好的为我们做数据分析，更高效率的建模，缩小在测试集上预测分析的偏差，当然这个偏差越小我们肯定越高兴的。 数据准备 我用的是一份地理样本数据，里面有坐标，各种物质成分（Ca，N，P等） 对于缺失数据的检验，有多个方法。 第一种： library(VIM) aggr(env,prop=T,numbers=T)
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dltan
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在R语言中，如果你想删除`sampledata`数据集中的重复行，可以使用`duplicated()`和`subset()`或直接使用`distinct()`函数。这里给出两种常见方法： 1. 使用`duplicated()` + `subset()`: ```R # 首先，找出重复的行 duplicates <- duplicated(sampledata, complete.cases = FALSE) # 或者传入TRUE只检查完全缺失的数据 # 然后，创建一个新数据框，排除重复的行 sampledata_unique <- subset(sampledata, !duplicates) # 或者直接这样操作： # sampledata_unique <- sampledata[!duplicated(sampledata), ] ``` 在这里，`complete.cases = FALSE`会检查整个行是否重复，包括非NA的部分。 2. 使用`dplyr`包中的`distinct()`函数： 如果你已经安装了`dplyr`包，可以这样做： ```R library(dplyr) sampledata_unique <- distinct(sampledata, .keep_all = TRUE) ``` `.keep_all = TRUE`会让`distinct()`保留所有列，如果想去除重复仅基于部分列，可以省略此参数。 注意：`duplicated()`默认不会检查因子变量，如果`ID`是因子类型并且需要考虑其级别，记得提前将其转换为数值或字符类型。
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