TA貢獻(xiàn)1775條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
有很多方法可以做到這一點(diǎn)，這是一種：
unique(t(apply(df, 1, sort)))
duplicated(t(apply(df, 1, sort)))
一個(gè)給出唯一的行，另一個(gè)給出掩碼。
TA貢獻(xiàn)1796條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
如果只有兩列，則還可以使用pmin和pmax，如下所示：
library(data.table)
unique(as.data.table(df)[, c("V1", "V2") := list(pmin(V1, V2),
pmax(V1, V2))], by = c("V1", "V2"))
# V1 V2
# 1: a b
# 2: b d
# 3: c e
使用“ dplyr”的類似方法可能是：
library(dplyr)
data.frame(df, stringsAsFactors = FALSE) %>%
mutate(key = paste0(pmin(X1, X2), pmax(X1, X2), sep = "")) %>%
distinct(key)
# X1 X2 key
# 1 a b ab
# 2 b d bd
# 3 c e ce
TA貢獻(xiàn)2003條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
如果所有元素都是字符串（哎呀，即使不是，也可以強(qiáng)迫它們），那么一個(gè)技巧就是將其創(chuàng)建為data.frame并在其中使用一些dplyr技巧。
library(dplyr)
df <- data.frame(v1 = c("a","b","c","b"), v2 = c("b","d","e","a"))
df$key <- apply(df, 1, function(s) paste0(sort(s), collapse=''))
head(df)
## v1 v2 key
## 1 a b ab
## 2 b d bd
## 3 c e ce
## 4 b a ab
該$key列現(xiàn)在應(yīng)該告訴您重復(fù)。
df %>% group_by(key) %>% do(head(., n = 1))
## Source: local data frame [3 x 3]
## Groups: key
## v1 v2 key
## 1 a b ab
## 2 b d bd
## 3 c e ce
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