r语言去除双引号_tidyfst vs pandas（12）：去除重复条目

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要书评试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。

去除重复条目，一般是指去除一个向量或数据框中重复的部分，只保留它出现第一次的条目。

Python:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')df.duplicated('Class').head()
df.duplicated('Class',keep='last').tail()
df.duplicated('Class',keep=False).head()df.drop_duplicates('Class')
df.drop_duplicates('Class',keep='last')
df.drop_duplicates(['School','Class'])

library(tidyfst)
fread("data/table.csv") -> dfduplicated(df,by = "Class") %>% head()
duplicated(df,by = "Class",fromLast = T) %>% taildf %>% distinct_dt(Class,.keep_all = T)
df %>% unique(by = "Class",fromLast = T)
df %>% distinct_dt(School,Class,.keep_all = T)

这个功能在实现上，两个工具大同小异。不过duplicated和unique都是data.table中的内生函数，学到了新东西。可以考虑给distinct_dt加上fromLast参数，来从数据框尾部开始去除重复值，保留其出现最后一次的条目。

往期提要：

HopeR：tidyfst vs pandas（0）：环境配置

HopeR：tidyfst vs pandas（1）：csv文件读写

HopeR：tidyfst vs pandas（2）：数据文件读写

HopeR：tidyfst vs pandas（3）：向量（序列）的使用

HopeR：tidyfst vs pandas（4）：数据框的使用

HopeR：tidyfst vs pandas（5）：基本函数实现

HopeR：tidyfst vs pandas（6）：排序

HopeR：tidyfst vs pandas（7）：索引-loc方法

HopeR：tidyfst vs pandas（8）：索引-iloc方法

HopeR：tidyfst vs pandas（9）：索引-`[`方法

HopeR：tidyfst vs pandas（10）：索引-条件筛选（布尔索引）

HopeR：tidyfst vs pandas（11）：索引-快速标量索引

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