<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar linhas \u00fanicas em um quadro de dados em R:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: selecionar linhas \u00fanicas em todas as colunas<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: selecionar linhas \u00fanicas com base em uma coluna<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: selecionar linhas \u00fanicas com base em v\u00e1rias colunas<\/strong><\/span><\/p>\n Este tutorial explica como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar linhas com valores exclusivos em todas as colunas do quadro de dados:<\/span><\/p>\n Podemos ver que existem cinco linhas exclusivas no quadro de dados.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : Quando s\u00e3o encontradas linhas duplicadas, apenas a primeira linha exclusiva \u00e9 retida.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar linhas \u00fanicas com base apenas na coluna da equipe<\/strong> .<\/span><\/p>\n Como existem apenas dois valores \u00fanicos na coluna Equipe<\/strong> , apenas as linhas com a primeira ocorr\u00eancia de cada valor s\u00e3o mantidas.<\/span><\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : O argumento .keep_all=TRUE<\/strong> diz a R para manter todas as outras colunas na sa\u00edda.<\/span><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar linhas \u00fanicas com base apenas nas colunas de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/span><\/p>\n Quatro linhas s\u00e3o retornadas porque h\u00e1 quatro combina\u00e7\u00f5es exclusivas de valores nas colunas Equipe<\/strong> e Posi\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como filtrar valores \u00fanicos usando dplyr<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar linhas \u00fanicas em um quadro de dados em R: M\u00e9todo 1: selecionar linhas \u00fanicas em todas as colunas library (dplyr) df %>% distinct() M\u00e9todo 2: selecionar linhas \u00fanicas com base em uma coluna library (dplyr) df %>% distinct(column1, . keep_all = TRUE ) M\u00e9todo 3: selecionar linhas […]<\/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-3474","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>% distinct()<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\ndf %>% distinct(column1, . keep_all<\/span> = TRUE<\/span> )<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>% distinct(column1, column2, . keep_all<\/span> = TRUE<\/span> )<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create data frame\ndf <- 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<\/span>\n#view data frame\ndf\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<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Exemplo 1: Selecione linhas exclusivas em todas as colunas<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select rows with unique values across all columns\ndf %>% distinct()\n\n team position points\n1 AG 10\n2AF 8\n3 AF 14\n4 BG 15\n5 BF 17\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Selecione linhas \u00fanicas com base em uma coluna<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#select rows with unique values based on team column only<\/span>\ndf %>% distinct(team, . keep_all<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n team position points\n1 AG 10\n2 BG 15\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Exemplo 3: Selecione linhas \u00fanicas com base em m\u00faltiplas colunas<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#select rows with unique values based on team and position columns only<\/span>\ndf %>% distinct(team, position, . keep_all<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n team position points\n1 AG 10\n2AF 8\n3 BG 15\n4 BF 17\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como filtrar por m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es usando dplyr
Como contar o n\u00famero de ocorr\u00eancias em colunas em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"