8

我有一个像这样的数据框

1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K
3    8    3    K    1    K    K
4    8    2    K    1    K    K
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K

我想删除所有具有相同值的列，即K，所以我的结果会是这样的

1    1    1    1    
2    1    2    1   
3    8    3    1  
4    8    2    1  
1    1    1    1 
2    1    2    1

我尝试在 for by 列中进行迭代，但我没有得到任何东西。有任何想法吗？

4

4 回答 4

4

要选择具有多个值的列而不考虑类型：

uniquelength <- sapply(d,function(x) length(unique(x)))
d <- subset(d, select=uniquelength>1)

?

（糟糕，Roman 的问题是对的——这也可能会破坏您的第 5 列）

也许（编辑：感谢评论！）

isfac <- sapply(d,inherits,"factor")
d <- subset(d,select=!isfac | uniquelength>1)

或者

d <- d[,!isfac | uniquelength>1]
于 2011-12-05T16:33:19.237 回答
3

这是一个解决方案，可以删除任何复制的列（包括，例如，复制的字符、数字或因子列对）。这就是我阅读 OP 问题的方式，即使是误读，这似乎也是一个有趣的问题。

df <- read.table(text=" 
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K
3    8    3    K    1    K    K
4    8    2    K    1    K    K
1    1    1    K    1    K    K
2    1    2    K    1    K    K")

# Need to run duplicated() in 'both directions', since  it considers
# the first example to be **not** a duplicate.
repdCols <- as.logical(duplicated(as.list(df), fromLast=FALSE) + 
                       duplicated(as.list(df), fromLast=TRUE))
# [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

df[!repdCols]
#   V1 V2 V3 V5
# 1  1  1  1  1
# 2  2  1  2  1
# 3  3  8  3  1
# 4  4  8  2  1
# 5  1  1  1  1
# 6  2  1  2  1
于 2011-12-05T18:31:51.637 回答
2

Oneliner 解决方案。

df2 <- df[sapply(df, function(x) !is.factor(x) | length(unique(x))>1 )]
于 2011-12-05T21:48:02.653 回答
2

另一种方法是使用高阶函数Filter。这是代码

to_keep <- function(x) any(is.numeric(x), length(unique(x)) > 1)
Filter(to_keep, d)
于 2011-12-05T18:18:48.130 回答