在 data.frame 中显示重复记录并省略单个记录答案

【问题标题】：Display duplicate records in data.frame and omit single ones在 data.frame 中显示重复记录并省略单个记录
【发布时间】：2012-12-25 19:22:48
【问题描述】：

我一直在努力解决如何在 R 中仅选择重复的 data.frame 行。例如，我的 data.frame 是：

age=18:29
height=c(76.1,77,78.1,78.2,78.8,79.7,79.9,81.1,81.2,81.8,82.8,83.5)
Names=c("John","John","John", "Harry", "Paul", "Paul", "Paul", "Khan", "Khan", "Khan", "Sam", "Joe")
village <- data.frame(Names, age, height)

 Names age height
 John  18   76.1
 John  19   77.0
 John  20   78.1
 Harry  21   78.2
 Paul  22   78.8
 Paul  23   79.7
 Paul  24   79.9
 Khan  25   81.1
 Khan  26   81.2
 Khan  27   81.8
 Sam  28   82.8
 Joe  29   83.5

我想看到如下结果：

Names age height
John  18   76.1
John  19   77.0
John  20   78.1
Paul  22   78.8
Paul  23   79.7
Paul  24   79.9
Khan  25   81.1
Khan  26   81.2
Khan  27   81.8

感谢您的宝贵时间...

【问题讨论】：

标签： r duplicates dataframe

【解决方案1】：

使用duplicated 两次的解决方案：

village[duplicated(village$Names) | duplicated(village$Names, fromLast = TRUE), ]


   Names age height
1   John  18   76.1
2   John  19   77.0
3   John  20   78.1
5   Paul  22   78.8
6   Paul  23   79.7
7   Paul  24   79.9
8   Khan  25   81.1
9   Khan  26   81.2
10  Khan  27   81.8

by 的替代解决方案：

village[unlist(by(seq(nrow(village)), village$Names, 
                  function(x) if(length(x)-1) x)), ]

【讨论】：

@SvenHohenstein，这个答案的代表一直在跳跃。也许OP没有意识到只能接受一个答案；）

【解决方案2】：

village[ duplicated(village),]

【讨论】：

【解决方案3】：

我发现@Sven 的答案使用重复的“最整洁”，但您也可以通过许多其他方式做到这一点。这里还有两个：

使用table() 和子集，方法是将列表> 1 的名称与第一列中的名称匹配：
```
village[village$Names %in% names(which(table(village$Names) > 1)), ]
```
使用ave() 以稍微不同的方式“制表”，但以相同的方式进行子集：
```
village[with(village, ave(as.numeric(Names), Names, FUN = length) > 1), ]
```

【讨论】：

【解决方案4】：

或者，您可以在 dplyr 管道中使用分组和汇总。

代码行数更多，计算成本可能更高。但是，优点是您可以通过多列的复合键找到重复的行，而不是仅从一列中找到重复的行。

library(tidyverse)


a <- c(8, 18, 19, 19, 19, 20, 30, 32, 32)
b <- c(1950, 1965, 1981, 1971, 1981, 1999, 1969, 1994, 1999)
c <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
df <- data.frame(a, b, c)    
df

# Description:df[,3] [9 × 3]
# a
# <dbl>
# b
# <dbl>
# c
# <dbl>
# 8 1950    1       
# 18    1965    2       
# 19    1981    3       
# 19    1971    4       
# 19    1981    5       
# 20    1999    6       
# 30    1969    7       
# 32    1994    8       
# 32    1999    9       
# 9 rows

df[duplicated(df$a) | duplicated(df$a, fromLast = T), ]

# Description:df[,3] [5 × 3]
#  
#  
# a
# <dbl>
# b
# <dbl>
# c
# <dbl>
# 3 19  1981    3   
# 4 19  1971    4   
# 5 19  1981    5   
# 8 32  1994    8   
# 9 32  1999    9   
# 5 rows

df[duplicated(df$a, df$b) | duplicated(df$a, df$b, fromLast = T), ]

# Description:df[,3] [5 × 3]
#  
#  
# a
# <dbl>
# b
# <dbl>
# c
# <dbl>
# 3 19  1981    3   
# 4 19  1971    4   
# 5 19  1981    5   
# 8 32  1994    8   
# 9 32  1999    9   
# 5 rows

df %>%
  group_by(a, b) %>%
  summarise(a = a, b = b, c = c, n = n()) %>%
  subset(n > 1) %>%
  select(a, b, c)
# 
# A tibble:2 x 3
# Groups:a, b [1]
# a
# <dbl>
# b
# <dbl>
# c
# <dbl>
# 19    1981    3       
# 19    1981    5       
# 2 rows


df[duplicated(df, incomparables = c(c)), ]
# Error: argument 'incomparables != FALSE' is not used (yet)
# This error occurs even with no libraries loaded.

我可能遗漏了 duplicated() 在括号中的使用方式，但我无法弄清楚。

另外，dplyr 返回一个 tibble，删除索引，这对你来说可能是一个缺点。

【讨论】：

【解决方案5】：

我想出了一个使用嵌套 sapply 的解决方案：

> village_dups = 
village[unique(unlist(which(sapply(sapply(village$Names,function(x) 
which(village$Names==x)),function(y) length(y)) > 1))),]
> village_dups
   Names age height
1   John  18   76.1
2   John  19   77.0
3   John  20   78.1
5   Paul  22   78.8
6   Paul  23   79.7
7   Paul  24   79.9
8   Khan  25   81.1
9   Khan  26   81.2
10  Khan  27   81.8

【讨论】：