在云计算领域,与dplyr中的distinct一起保留的控制行是指在使用dplyr包进行数据处理时,通过distinct函数可以去除数据集中的重复行,而保留的控制行则是指在去除重复行的同时,可以选择保留某些特定的行。 distinct函数是dplyr包中的一个常用函数,它可以根据指定的列或变量,去除数据集中的重复行。在使用distinct函数时,可以...
dplyr是R语言中一个非常流行的数据操作包,提供了简洁、一致的函数来进行数据处理和转换。在使用dplyr时,通过group_by()函数可以按照指定的变量对数据进行分组,而distinct()函数可以去除重复的观测。 当使用dplyr的group_by()函数时,可以按照一个或多个变量对数据进行分组,将数据集分割成几个小组。这个函...
1、distinct()方法 Note:dplyr::distinct()函数对数据框去重,默认保留重复记录的第一条记录 1.1 通过指定一列或多列进行去重 df %>% distinct( `column1` , `column2` , `···`, .keep_all = T) #.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量 1.2 通过基于所有列向量去除重复行记录 df %>%distinct(...
本文主要参考R自带的帮助系统dplyr导论(introduction to dplyr)以及dplyr-package文档。 dplyr包提供了几个核心“动词”函数来快速方便的处理数据,包括filter、arrange、select、distinct、mutate以及summarise等函数。下面以nycflights包中的flights数据集为例演示dplyr包处理数据的一系列操作。flights数据集包含了2013年从纽约...
dplyr包中distinct()函数与base包中的unique()函数比较类似,不同的是unique()是一个泛型函数,可以针对向量、矩阵、数组、数据框甚至列表这五种数据类型,求取唯一值。而distinct()函数则是专门为数据框设计的,这也与tidyverse系列包的宗旨一致。 之前用distinct()函数的时候,总容易出现问题,归根结底是没有弄明白dist...
dplyr::distinct对数据框去重,该方法默认保留重复记录的第一条记录 通过指定一列或多列进行去重 df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量 通过基于所有列向量去除重复行记录 df %>% distinct() ...
distinct和n_distinct函数对类本身进行计数 distinct函数会删去数据框或某变量中的重复值,对标于base包中的unique函数: distinct(mtcars) distinct(mtcars, hp) n_distinct函数用于计算非重复值的个数,即类本身的个数: n_distinct(mtcars$hp) ## [1] 22...
n_distinct(..., na.rm = FALSE) 计算非重复值的个数 1 2 a<-sample(1:5,10,rep=T) a 1 n_distinct(a) [1] 4 函数的效果相当于length(unique(a)) 5、order_by() order_by(order_by, call) order_by表示数据排序的形式,call表示用于输出结果的序列 ...
distinct()用于对输入的tbl进行去重,返回无重复的行,类似于base::unique()。 函数,但是处理速度更快。原数据集行名称会被过滤掉。 语法: 1 distinct(.data, ..., .keep_all = FALSE) 1 library(dplyr) 1 2 3 4 5 6 df <- tibble::tibble( x = sample(10,100, rep =TRUE), y = sample(10,...
R dplyr::distinct数据框记录去重 library(dplyr) df<-tibble::tibble( x= sample(10,100, rep =TRUE), y= sample(10,100, rep =TRUE) ) df # 以全部列去重 distinct(df) # 以列x去重,仅返回去重后的x列 distinct(df, x) # 以列x去重,返回所有列...