查找重复的行在R数据帧中重复的次数

我有一个如下示例所示的数据帧

a = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4)
b = c(3.5, 3.5, 2.5, 2, 2, 1, 2.2, 7)
df <-data.frame(a,b)

或

---

下面是使用函数

ddply（）

从库

plyr

library(plyr)
ddply(df,.(a,b),nrow)

  a   b V1
1 1 2.5  1
2 1 3.5  2
3 2 2.0  2
4 3 1.0  1
5 4 2.2  1
6 4 7.0  1

---

你们可以一石二鸟：

aggregate(list(numdup=rep(1,nrow(df))), df, length)
# or even:
aggregate(numdup ~., data=transform(df,numdup=1), length)
# or even:
aggregate(cbind(df[0],numdup=1), df, length)

  a   b numdup
1 3 1.0      1
2 2 2.0      2
3 4 2.2      1
4 1 2.5      1
5 1 3.5      2
6 4 7.0      1

---

这里有两种方法

# a example data set that is not sorted
DF <-data.frame(replicate(sequence(1:3),n=2))

# example using similar idea to duplicated.data.frame
count.duplicates <- function(DF){
x <- do.call('paste', c(DF, sep = '\r'))
  ox <- order(x)
  rl <- rle(x[ox])
  cbind(DF[ox[cumsum(rl$lengths)],,drop=FALSE],count = rl$lengths)

}
count.duplicates(DF)
#   X1 X2 count
# 4  1  1     3
# 5  2  2     2
# 6  3  3     1


# a far simpler `data.table` approach
library(data.table)
count.dups <- function(DF){

  DT <- data.table(DF)
  DT[,.N, by = names(DT)]
}
count.dups(DF)
#    X1 X2 N
# 1:  1  1 3
# 2:  2  2 2
# 3:  3  3 1

#未排序的示例数据集
DF使用dplyr：

summarise(group_by(df,a,b),length(b))

或

用
nrow
@orizon替换
function（x）nrow（x）
可以节省几个字符谢谢，更新了我的答案。是否可以用dplyr重新创建它？@maj我没有用过dplyr，所以无法回答是否有一个与a、b列无关的解决方案？（即，使用所有列）不要忘记管道！df%>%group_by（a，b）%%>%group_size（）能否请您解释复制
aggregate（list（numdup=rep（1，nrow（df）），df，length）
？@dukelover-aggregate需要将列相加为与分组变量相同的长度，因此我只需重复1即可获得此结果。非常感谢您的回复。你能解释一下这个代码吗？聚合（numdup~，数据=转换（df，numdup=1），长度）

以下是

numdup~

的意义所在？

# a example data set that is not sorted
DF <-data.frame(replicate(sequence(1:3),n=2))

# example using similar idea to duplicated.data.frame
count.duplicates <- function(DF){
x <- do.call('paste', c(DF, sep = '\r'))
  ox <- order(x)
  rl <- rle(x[ox])
  cbind(DF[ox[cumsum(rl$lengths)],,drop=FALSE],count = rl$lengths)

}
count.duplicates(DF)
#   X1 X2 count
# 4  1  1     3
# 5  2  2     2
# 6  3  3     1


# a far simpler `data.table` approach
library(data.table)
count.dups <- function(DF){

  DT <- data.table(DF)
  DT[,.N, by = names(DT)]
}
count.dups(DF)
#    X1 X2 N
# 1:  1  1 3
# 2:  2  2 2
# 3:  3  3 1

summarise(group_by(df,a,b),length(b))

group_size(group_by(df,a,b))
#[1] 1 2 2 1 1 1