R 的duplicated 返回一个向量，显示向量或数据框的每个元素是否是具有较小下标的元素的副本。所以如果 5 行数据帧的第 3、4 和 5 行相同，duplicated 会给我向量
FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE
但在这种情况下，我实际上想要得到
FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE
也就是说，我想知道一行是否也被带有更大下标的行所复制。
【问题讨论】：
标签： r duplicates r-faq
duplicated 有一个 fromLast 参数。 ?duplicated 的“示例”部分向您展示了如何使用它。只需调用duplicated 两次，一次是fromLast=FALSE，一次是fromLast=TRUE，然后取TRUE 所在的行。
一些迟到的编辑： 您没有提供可重现的示例，因此这是由@jbaums 提供的插图
vec <- c("a", "b", "c","c","c")
vec[duplicated(vec) | duplicated(vec, fromLast=TRUE)]
## [1] "c" "c" "c"
编辑：还有一个数据框的例子：
df <- data.frame(rbind(c("a","a"),c("b","b"),c("c","c"),c("c","c")))
df[duplicated(df) | duplicated(df, fromLast=TRUE), ]
## X1 X2
## 3 c c
## 4 c c
【讨论】：
x <- c(1:9, 7:10, 5:22); y <- c(letters, letters[1:5]); test <- data.frame(x, y); test[duplicated(test$x) | duplicated(test$x, fromLast=TRUE), ] 退回了所有 7、8 和 9 的三个副本。为什么会这样？
duplicated(c(1,1,1)) 与 duplicated(c(1,1,1,), fromLast = TRUE) 给出 c(FALSE,TRUE,TRUE) 和 c(TRUE,TRUE,FALSE)。在这两种情况下，中间值为TRUE。取两个向量的| 得到c(TRUE,TRUE,TRUE)。
您需要组装duplicated 值的集合，应用unique，然后使用%in% 进行测试。与往常一样，一个示例问题将使这个过程变得活跃。
> vec <- c("a", "b", "c","c","c")
> vec[ duplicated(vec)]
[1] "c" "c"
> unique(vec[ duplicated(vec)])
[1] "c"
> vec %in% unique(vec[ duplicated(vec)])
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
【讨论】：
duplicated、unique 和%in% 的建议可以很容易地推广到一个数据框，如果一个人首先paste 每一行都有一个不寻常的分隔符。 （接受的答案更好。）
可以使用dplyr 获得数据框中的重复行
library(tidyverse)
df = bind_rows(iris, head(iris, 20)) # build some test data
df %>% group_by_all() %>% filter(n()>1) %>% ungroup()
要排除某些列 group_by_at(vars(-var1, -var2)) 可以改为对数据进行分组。
如果实际需要行索引而不仅仅是数据，您可以先添加它们，如下所示：
df %>% add_rownames %>% group_by_at(vars(-rowname)) %>% filter(n()>1) %>% pull(rowname)
【讨论】：
n()。不要忘记取消组合生成的数据框。
group_by_at(vars(-var1, -var2)) 中的“vars”指的是什么？ var1 和 var2 列名称是否在名为 vars 的数据表中？我认为负号表示排斥，对吗？所以剩下的过程（filter 和ungroup）作用于数据表vars 中的其余列，但不包括var1 和var2，对吗？很抱歉这么迂腐，但我经常在速记方面遇到问题！
vars 是 dplyr 中的一个方法，参见 dplyr.tidyverse.org/reference/vars.html 。 var1, var2 确实是指要从重复检查中排除的列名。对建议解决方案中的分组变量进行重复评估。事实上，否定意味着排斥。
group_by_all() 和 group_by_at() 在 dplyr 的最新版本中已被取代。现在你可以这样做了：iris %>% group_by(across()) %>% filter(n() > 1) %>% ungroup()
我有same question，如果我没记错的话，这也是一个答案。
vec[col %in% vec[duplicated(vec$col),]$col]
不知道哪个更快，但我目前使用的数据集不够大，无法进行会产生显着时间间隔的测试。
【讨论】：
vec 作为原子向量和数据框。我怀疑使用实际的 datframe 会失败。
这是@Joshua Ulrich 作为函数的解决方案。这种格式允许您以与使用 duplicated() 相同的方式使用此代码：
allDuplicated <- function(vec){
front <- duplicated(vec)
back <- duplicated(vec, fromLast = TRUE)
all_dup <- front + back > 0
return(all_dup)
}
用同样的例子：
vec <- c("a", "b", "c","c","c")
allDuplicated(vec)
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
【讨论】：
我遇到了类似的问题，但我需要通过特定列中的值来识别重复的行。我想出了以下 dplyr 解决方案：
df <- df %>%
group_by(Column1, Column2, Column3) %>%
mutate(Duplicated = case_when(length(Column1)>1 ~ "Yes",
TRUE ~ "No")) %>%
ungroup()
代码按特定列对行进行分组。如果组的长度大于 1，则代码会将组中的所有行标记为重复。完成后，您可以使用Duplicated 列进行过滤等。
【讨论】：
如果您对某些列的重复行感兴趣，可以使用 plyr 方法：
ddply(df, .(col1, col2), function(df) if(nrow(df) > 1) df else c())
使用 dplyr 添加计数变量：
df %>% add_count(col1, col2) %>% filter(n > 1) # data frame
df %>% add_count(col1, col2) %>% select(n) > 1 # logical vector
对于重复行（考虑所有列）：
df %>% group_by_all %>% add_tally %>% ungroup %>% filter(n > 1)
df %>% group_by_all %>% add_tally %>% ungroup %>% select(n) > 1
这些方法的好处是您可以指定多少重复作为截止值。
【讨论】：
这更新了@Holger Brandl 的答案以反映 dplyr 的最新版本（例如 1.0.5），其中 group_by_all() 和 group_by_at() 已被取代。帮助文档建议改用across()。
因此，要获取所有重复的行，您可以执行以下操作：
iris %>% group_by(across()) %>% filter(n() > 1) %>% ungroup()
要包含此类行的索引，请添加“rowid”列，但将其从分组中排除：
iris %>% rowid_to_column() %>% group_by(across(!rowid)) %>% filter(n() > 1) %>% ungroup()
在上面添加%>% pull(rowid)，你会得到一个索引向量。
【讨论】：