如何选择一列具有相同值但另一列具有不同值的所有行？ [复制]答案

【问题标题】：How do I select all rows where one column has the same value but another column has a different values? [duplicate]如何选择一列具有相同值但另一列具有不同值的所有行？ [复制]
【发布时间】：2021-01-04 23:30:39
【问题描述】：

我正在尝试从我的 R 数据框中提取 ID 列具有相同值而 pt 列具有不同值的行。例如，如果我的数据框如下所示：

ID    pt
600   DC90
600   DC90
612   DC18
612   DC02
612   DC02
630   DC30
645   DC16
645   DC16
645   DC16

我想要的输出如下所示：

ID    pt
612   DC18
612   DC02
612   DC02

因为 ID 612 有两个不同的 pt 编号

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr duplicates

【解决方案1】：

我们可以对 ID 和 filter ID 进行分组，其中 'pt' 中不同元素的数量大于 1

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(ID) %>%
    filter(n_distinct(pt) > 1)

-输出

# A tibble: 3 x 2
# Groups:   ID [1]
#     ID pt   
#  <int> <chr>
#1   612 DC18 
#2   612 DC02 
#3   612 DC02

如果是检查所有元素应该不同

df1 %>%
    group_by(ID) %>%
    filter(n_distinct(pt) == n())

数据

df1 <- structure(list(ID = c(600L, 600L, 612L, 612L, 612L, 630L, 645L, 
645L, 645L), pt = c("DC90", "DC90", "DC18", "DC02", "DC02", "DC30", 
"DC16", "DC16", "DC16")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

【讨论】：

【解决方案2】：

使用uniqueN 的data.table 选项，按ID 分组

> setDT(df)[, .SD[uniqueN(pt) > 1], ID]
    ID   pt
1: 612 DC18
2: 612 DC02
3: 612 DC02

数据

> dput(df)
structure(list(ID = c(600L, 600L, 612L, 612L, 612L, 630L, 645L,
645L, 645L), pt = c("DC90", "DC90", "DC18", "DC02", "DC02", "DC30",
"DC16", "DC16", "DC16")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-9L))

【讨论】：