<\/p>\n
U kunt de volgende methoden gebruiken om dubbele elementen in een dataframe te vinden met behulp van dplyr:<\/span><\/p>\n Methode 1: Toon alle dubbele rijen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Toon het aantal duplicaten voor alle dubbele rijen<\/strong><\/span><\/p>\n In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u alle dubbele rijen in het gegevensframe kunt weergeven:<\/span><\/p>\n Het resultaat is een dataframe met zes rijen, die elk een dubbele rij zijn.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : als u alleen wilt weten welke rijen dubbele waarden hebben in specifieke kolommen, kunt u in plaats daarvan zoiets als group_by(team)<\/strong> gebruiken om rijen met dubbele waarden alleen in de teamkolom<\/strong> te vinden.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u het dubbele aantal voor alle dubbele rijen in het gegevensframe kunt weergeven:<\/span><\/p>\n Kolom n<\/strong> geeft het totale aantal duplicaten voor elke rij weer.<\/span><\/span><\/p>\n Bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : als u alleen wilt weten welke rijen dubbele waarden hebben in specifieke kolommen, neemt u alleen die specifieke kolommen op in de functie add_count()<\/strong> .<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe unieke waarden te filteren met dplyr<\/a> U kunt de volgende methoden gebruiken om dubbele elementen in een dataframe te vinden met behulp van dplyr: Methode 1: Toon alle dubbele rijen library (dplyr) #display all duplicate rows df %>% group_by_all() %>% filter(n()> 1 ) %>% A group() Methode 2: Toon het aantal duplicaten voor alle dubbele rijen library (dplyr) #display duplicate count […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3478","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#display all duplicate rows\n<\/span>df %>%\n group_by_all() %>%\n filter(n()> 1<\/span> ) %>%\n A group()<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#display duplicate count for all duplicated rows\n<\/span>df %>%\n add_count(col1, col2, col3) %>%\n filter(n> 1<\/span> ) %>%\n distinct()\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n position=c('G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'),\n points=c(10, 10, 8, 14, 15, 15, 17, 17))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team position points\n1 AG 10\n2 AG 10\n3AF 8\n4 AF 14\n5 BG 15\n6 BG 15\n7 BF 17\n8 BF 17\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Voorbeeld 1: Toon alle dubbele rijen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#display all duplicate rows in data frame\ndf %>%\n group_by_all() %>%\n filter(n()> 1<\/span> ) %>%\n A group()\n\n# A tibble: 6 x 3\n team position points\n \n1 AG 10\n2 AG 10\n3 BG 15\n4 BG 15\n5 BF 17\n6 BF 17<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Toon het aantal duplicaten voor alle dubbele rijen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#display duplicate count for each row\n<\/span>df %>%\n add_count(team, position, points) %>%\n filter(n> 1<\/span> ) %>%\n distinct()\n\n team position points n\n1 GA 10 2\n2 BG 15 2\n3 BF 17 2<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe u op meerdere voorwaarden kunt filteren met behulp van dplyr
Hoe het aantal exemplaren in kolommen in R te tellen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"