R dplyr-所有列上的不同帐户

有没有办法指定dplyr:：distinct应该使用所有列名而不使用非标准计算

df <- data.frame(a=c(1,1,2),b=c(1,1,3))

df %>% distinct(a,b,.keep_all=FALSE)          # behavior I'd like to replicate

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您可以使用下面的代码区分所有列

库（dplyr）
库（数据表）
df%distinct（）
#有标准的评价
df%>%不同的
#此外，还可以使用.dots设置列名。
df%>%不同的（点=名称（）
#一个tibble:4×2
#id值
#  
#11A
#2 b
#3.2 c
#三维
#与data.table不同
唯一（如数据表（df））
#id值
#1:1 a
#2:2 b
#3:2 c
#4:3d

从dplyr的1.0.5版开始，以下两个选项产生相同的输出

df <- data.frame(a = c(1, 1, 2),
                 b = c(1, 1, 3))

df %>% distinct(a, b)

  a b
1 1 1
2 2 3

df %>% distinct(across(everything()))

  a b
1 1 1
2 2 3

df%不同（a、b）
a b
1 1 1
2 2 3
df%>%不同（跨越（所有内容（）））
a b
1 1 1
2 2 3

没有理由指定

。保留_all=FALSE

参数，因为这是默认值

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您也可以使用

tibble（）

而不是

data.frame（）

df%>%distinct（）

提供了您想要的吗？不幸的是，它没有。我相信传递数据帧是用来产生正确结果的唯一参数，但是最近的版本已经看到了distinct函数的变化。我目前得到：

错误：没有选择变量

df%>%unique

作为替代方案，尽管这不是最令人满意的答案。这是

dplyr

中的新错误吗？我发誓我看到它工作得很好。未选择任何变量时出现相同错误。@Gopala，不是错误。只是新版本中的设计决策。我经常使用distinct（）而不使用参数，现在使用unique（）也是为了同样的目的。

df <- data.frame(a = c(1, 1, 2),
                 b = c(1, 1, 3))

df %>% distinct(a, b)

  a b
1 1 1
2 2 3

df %>% distinct(across(everything()))

  a b
1 1 1
2 2 3