如何使用R匹配在一列中具有相同值的data.frame的行
如何使用R匹配在一列中具有相同值的data.frame的行
提问于 2020-07-09 01:31:39
我有一个像data这样的data.frame。在名为value的列中，相同的值多次出现(在多行中)。我想要匹配具有相同值的行，以便找到它们的ids。换句话说，我希望In "P1“、"P3”和"P4“具有等于24.7386760的相同值，并且In”P2“和"P6”具有等于21.9178082的相同值。
我使用了duplicated函数来发现重复的值，然后使用filter函数来保留具有确切值的行。我已经尝试过以下代码：
id <- c("P1", "P2", "P3", "P4", "P5", "P6")
value <- c(24.7386760, 21.9178082, 24.7386760, 24.7386760, 20.7441860, 21.9178082)
data <- as.data.frame(cbind(id,value))
duplicates <- data$value[duplicated(data$value) | duplicated(data$value, fromLast=TRUE)]
View(duplicates)
library(dplyr)
cat1 <- filter(data,data$value == 24.7386760)
cat2 <- filter(data,data$value == 21.9178082)即使它可以对少量不同的值起作用，它也不能对很多值起作用，比如我真正的问题值。
对此有什么想法吗？谢谢
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-09 01:42:30
您是否希望使用类似于分组的价值观？
split(data, data$value)
$`20.744186`
id value
5 P5 20.744186
$`21.9178082`
id value
2 P2 21.9178082
6 P6 21.9178082
$`24.738676`
id value
1 P1 24.738676
3 P3 24.738676
4 P4 24.738676或者，您可能更喜欢下面的输出：
aggregate(id ~ value, data, paste)
value id
1 20.744186 P5
2 21.9178082 P2, P6
3 24.738676 P1, P3, P4没有重复项的aggregate
aggregate(id ~ value, data[data$value %in% duplicates,], paste)
value id
1 21.9178082 P2, P6
2 24.738676 P1, P3, P4页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62800405
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