删除重复项，同时将NA保留在R中

我有如下数据：

a<-data.frame(ID=c("A","B","C","C",NA,NA),score=c(1,2,3,3,5,6),stringsAsFactors=FALSE)
print(a)
ID score
A     1
B     2
C     3
C     3
<NA>  5
<NA>  6

b<-data.frame(ID=c("A","B","C",NA,NA),score=c(1,2,3,5,6),stringsAsFactors=FALSE)
print(b)
ID score
A     1
B     2
C     3
<NA>  5
<NA>  6

b<-a[!duplicated(a$ID),]
library(dplyr)
b<-distinct(a,ID)
print(b)

a使用dplyr：

   b%>%group_by(ID,score)%>%distinct()


# A tibble: 5 x 2
# Groups:   ID, score [5]
     ID score
  <chr> <dbl>
1     A     1
2     B     2
3     C     3
4  <NA>     5
5  <NA>     6

b%>%group\u by（ID，score）%>%distinct（）
#一个tibble:5x2
#分组：ID，得分[5]
ID分数
1 A 1
2 B 2
3 C 3
4       5
5       6
一种直接的方法是将原始数据帧分解为两部分，其中ID为NA，而非NA。执行不同的筛选，然后将数据帧重新组合在一起：

a<-data.frame(ID=c("A","B","C","C",NA,NA),score=c(1,2,3,3,5,6),stringsAsFactors=FALSE)

aprime<-a[!is.na(a$ID),]
aNA<-a[is.na(a$ID),]

b<-aprime[!duplicated(aprime$ID),]

b<-rbind(b, aNA)

a发现了一种非常简单的方法，只需使用base duplicated（）函数即可实现这一点

b<-a[!duplicated(a$ID, incomparables = NA),]

b此解决方案的问题是我有其他变量，我不想将其包含在组中。此外，即使这是仅有的两列，
ID
中的多个
也可能具有相同的
分数，我不希望删除这些。@d.b如果这是仅有的两列（数据中有更多）在这种情况下，ID中的多个
具有相同的分数，我不希望删除这些分数。
a[！duplicated（a），]
应该可以工作。复制函数执行以下操作：rest@Onyambu这与上面提到的问题相同。@costebk08仔细看，上面使用的是函数
duplicated（a$ID）
，而不是
duplicated（a）
@onyanbu是的，很遗憾，解决方案不起作用，因为它可以查看
a
中的所有变量。基本上，我在寻找一种说法，即删除重复的obervation，同时忽略一个变量的
NA
。