用常量分隔列，并将它们压缩到R data.frame中的一行

我有一个名为

d

的data.frame。在此data.frame中，有些列由横跨第一列的行的常量数字组成：

study.name

（见下文）

例如，

ESL

、

ESL.1

、

prof

和

prof.1

列是

Shin.Ellis

所有行的常量，也是

Trus.Hsu

所有行的常量，依此类推

Q:在基数R中，如何分离这些常量变量，然后将它们压缩为一行，只包含一个数字

下面进一步显示了我想要的输出。一个功能性的答案是赞赏的

d <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/izeh/m/master/irr.csv", h = T)[-(2:3)]

## FIRST 8 ROWS:

#    study.name ESL prof scope type ESL.1 prof.1 scope.1 type.1
# 1  Shin.Ellis   1    2     1    1     1      2       1      1
# 2  Shin.Ellis   1    2     1    1     1      2       1      1
# 3  Shin.Ellis   1    2     1    2     1      2       1      1
# 4  Shin.Ellis   1    2     1    2     1      2       1      1
# 5  Shin.Ellis   1    2    NA   NA     1      2      NA     NA
# 6  Shin.Ellis   1    2    NA   NA     1      2      NA     NA
# 7    Trus.Hsu   2    2     2    1     2      2       1      1
# 8    Trus.Hsu   2    2    NA   NA     2      2      NA     NA

---

如果您只想删除所有列中的重复值，unique（）是base R

unique(d)

编辑-感谢@CalumYou的澄清-我想这就是OP在BaseR中寻找的

is_constant = lapply(split(d, d$study.name), function(data){
  unlist(lapply(data,function(col){
    length(unique(col)) == 1
  }))
})
is_constant = as.data.frame(do.call(rbind, is_constant))
all_constant = d[,unlist(lapply(is_constant,all))]
all_constant = unique(all_constant)

---

如果您只想删除所有列中的重复值，unique（）是base R

unique(d)

编辑-感谢@CalumYou的澄清-我想这就是OP在BaseR中寻找的

is_constant = lapply(split(d, d$study.name), function(data){
  unlist(lapply(data,function(col){
    length(unique(col)) == 1
  }))
})
is_constant = as.data.frame(do.call(rbind, is_constant))
all_constant = d[,unlist(lapply(is_constant,all))]
all_constant = unique(all_constant)

也许是我们需要的

library(dplyr)
d %>%
   group_by(study.name) %>%
   slice(1)

---

或者在按“study.name”分组后的

base R

中，获取第一行，同时指定

na.action=NULL

，因为默认选项为

na.ommit

，它可以忽略任何列中具有

na

的任何行

aggregate(.~ study.name, d, head, 1, na.action = NULL)

nm1 <- names(which(!colSums(!do.call(rbind, by(d[-1], d$study.name,
     FUN = function(x) lengths(sapply(x, unique)) == 1)))))
unique(d[c("study.name", nm1)])

如果我们想对列进行子集划分

aggregate(.~ study.name, d, head, 1, na.action = NULL)

nm1 <- names(which(!colSums(!do.call(rbind, by(d[-1], d$study.name,
     FUN = function(x) lengths(sapply(x, unique)) == 1)))))
unique(d[c("study.name", nm1)])

nm1可能是我们需要的

library(dplyr)
d %>%
   group_by(study.name) %>%
   slice(1)


或者在按“study.name”分组后的
base R
中，获取第一行，同时指定
na.action=NULL
，因为默认选项为
na.ommit
，它可以忽略任何列中具有
na
的任何行

aggregate(.~ study.name, d, head, 1, na.action = NULL)

nm1 <- names(which(!colSums(!do.call(rbind, by(d[-1], d$study.name,
     FUN = function(x) lengths(sapply(x, unique)) == 1)))))
unique(d[c("study.name", nm1)])

如果我们想对列进行子集划分

aggregate(.~ study.name, d, head, 1, na.action = NULL)

nm1 <- names(which(!colSums(!do.call(rbind, by(d[-1], d$study.name,
     FUN = function(x) lengths(sapply(x, unique)) == 1)))))
unique(d[c("study.name", nm1)])

nm1
d_list
d_list你可以试试这样的东西，尽管感觉有点笨拙。基本上，按组检查所有组中哪些列具有常量值，只保留这些列，然后只保留
唯一的
值（因为现在它们按组是常量）

d你可以试试这样的东西，尽管感觉有点笨拙。基本上，按组检查所有组中哪些列具有常量值，只保留这些列，然后只保留
唯一的
值（因为现在它们按组是常量）

d这似乎不是OP的问题，他们想找出哪些列是按组固定的groups@CalumYou，谢谢你的回答。这正是我想要的。似乎这不是OP的问题，他们想找出哪些列是按组固定的groups@CalumYou，谢谢你的回答。这正是我想要的。这不就是没有NAs的第一行吗？它不会限制每个组的常量列，这不是只得到没有NAs的第一行吗？它不会限制为每个组的常量列