然而,distinct()函数默认情况下不会保留除了第一个出现的重复行之外的其他重复行。如果想要保留所有重复行,可以使用.keep_all参数,并将其设置为TRUE。 使用.keep_all = TRUE的distinct()函数将返回一个数据框,其中包含所有重复行和非重复行。这在需要保留所有重复行的情况下非常有用。 下面是一个示例代码:...
library(dplyr) df <- tibble::tibble( x = sample(10, 100, rep = TRUE), y = sample(10, 100, rep = TRUE) ) df # 以全部列去重 distinct(df) # 以列x去重,仅返回去重后的x列 distinct(df, x) # 以列x去重,返回所有列 distinct(df, x, .keep_all = TRUE) 转自:# http://guang...
如果省略,将使用 DataFrame 中的所有变量。 .keep_all 如果是TRUE,则将所有变量保留在.data中。如果...的组合不不同,则保留第一行值。 值 与.data类型相同的对象。输出具有以下属性: 行是输入的子集,但以相同的顺序出现。 如果...为空或.keep_all为TRUE,则不会修改列。否则,distinct()首先调用mutate()创建...
代码语言:txt 复制 df_unique <- df_grouped %>% distinct(var1, .keep_all = TRUE) 在这个例子中,".keep_all = TRUE"表示保留所有变量,而不仅仅是指定的变量。 总结起来,使用dplyr的group_by()和distinct()函数可以在分组的同时保留一个变量。group_by()函数用于对数据进行分组,distinct()函数...
distinct(df, x, .keep_all =TRUE) #> # A tibble: 10 x 2 #> x y #> <int> <int> #> 1 2 9 #> 2 6 7 #> 3 7 8 #> 4 10 1 #> 5 9 9 #> 6 8 2 #> 7 3 1 #> 8 5 5 #> 9 4 4 #> 10 1 9 #以变量y去重,返回所有变量,相当于 distinct(df, y, .keep_all ...
? { ...cur, keep: true } : { ...acc, keep: false }; }), filter((x) => x.keep), map((x) => x.val), ) } } Compiling application & starting dev server… rxjs-throttle-distinct.stackblitz.io Console Clear on reload
returns {FALSE,FALSE,TRUE; ... ,FALSE}. Step 2 - Keep track of previous values The COUNTIF function counts values based on a condition or criteria, the first argument contains an expanding cell reference, it grows when the cell is copied to cells below. This makes the formula aware of ...
costs2.1b <- costs2.1a[which(distinct(costs2.1a, PROJECT_AMOUNT, TOTAL_ELIGIBLE, TOTAL_OBLIGATED, .keep_all =TRUE) & costs2.1a$MITIGATION_COST !=0), ] 我知道这不是在做我想要的东西,因为costs2.1a有173,871行和costs2.1b有366,968行;这没有意义。
i wouldn't want to keep (manually) using Advanced Filter. 'sides, i'm preparing the file for Excel noobs. he/she should not be complicated by the steps :D the VBA macro button is interesting tho! will try it now!! thx guys!!
@Overridepublicvoidaggregate(BitmapCounter value) {//Here we optimize for case when group only has 1 value. In such situation, no//aggregation is needed, so we just keep a reference to the first value, saving//the cost of deserialization and merging.if(sum ==null) { ...