R 如何计算每行中重复或出现的值的数量？

我有一个数据帧

df

，其中包含一组位置数据，如下所示：

ID   ZIP1    ZIP2    ZIP3    ZIP4
1    98109   01720   98109   94118
2    94118   01720   01718   94109
3    01720   95872   95872   01720
4    01718   94109   94118   01720
5    94109   94109   95872   94109
6    94118   01720   94109   95872

我想返回多列中具有相同邮政编码的个人数（即#1有98109出现两次，但#2没有重复的代码，等等），因此正确的值应该是3个人

我尝试了

任何重复的（df$ZIP1、df$ZIP2、df$ZIP3、df$ZIP4）

但没有给出正确的值

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我如何才能获得正确的值，无论是在多个步骤中还是在一次立即计算中？

我们可以使用

apply

行方式，找出是否有

任何重复项，并计算
总和

sum(apply(df, 1, function(x) any(duplicated(x))))
#[1] 3

或使用任何重复的

sum(apply(df, 1, anyDuplicated) > 0)
#[1] 3


另一个选项使用
tidyverse

library(tidyverse)


df %>%
  gather(key, value, -ID) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(dupe = any(duplicated(value))) %>%
  ungroup() %>%
  summarise(final = sum(dupe)) %>%
  pull(final)

#[1] 3

或

只需尝试使用R和go随附的
table
功能
table（df）
。如果我理解正确的话，这应该可以解决问题

如果您想独立地查看这些ZIP列的数量，只需转到
table（df$ZIP1）
，它将以表格格式显示重复次数

df %>%
  gather(key, value, -ID) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(dupe = anyDuplicated(value)) %>%
  ungroup() %>%
  summarise(final = sum(dupe > 0)) %>%
  pull(final)

#[1] 3