在R DataFrame中，识别/删除至少两个重复值的行
假设我们有一个R DataFrame。我们如何识别（和删除）至少两次值的任何行？搜索后，我仍然找不到网络上的解决方案。一个小的代码示例说明了我的意思：
> df <- data.frame(x = c(10, 20, 30, 50), y = c(30, 40, 40, 50),
z = c(40, 50, 10, 50), w = c(50, 40, 50, 50))
这给出了数据框
>df
x y z w
1 10 30 40 50
2 20 40 50 40
3 30 40 10 50
4 50 50 50 50
，因此，DF在第2和4行中具有重复的值，我想删除这些行，以获取result：
> result
x y z w
1 10 30 40 50
3 30 40 10 50
对于我的应用程序i可以使用一个假设只有四列的解决方案，尽管当然，一般解决方案会更好。
Suppose we have an R dataframe. How can we identify (and remove) any rows where some value occurs at least two times? After some searching, I still can not find a solution on the web. A small code example illustrates what I am after:
> df <- data.frame(x = c(10, 20, 30, 50), y = c(30, 40, 40, 50),
z = c(40, 50, 10, 50), w = c(50, 40, 50, 50))
This gives the dataframe
>df
x y z w
1 10 30 40 50
2 20 40 50 40
3 30 40 10 50
4 50 50 50 50
So, df has duplicate values in row 2 and 4, and I want to remove those rows, to get the result:
> result
x y z w
1 10 30 40 50
3 30 40 10 50
For my application I can use a solution where one assumes there are just four columns, although of course a general solution would be better.
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评论（1）
这是
base r的一个选项 - 用应用在行上循环，检查重复项（anyduplicated- 返回第一个重复的索引，如果没有重复的，它返回0），然后否定（！- 以便0变为true，而所有其他false）以子集-output子集-output
Here is one option in
base R- loop over the rows withapply, check for duplicates (anyDuplicated- return the index of first duplicate, if no duplicates, it returns 0), then negate (!- so that 0 becomes TRUE and all others FALSE) to subset the rows-output