R 基于另一列删除一列中的重复行，并保持其他列不变

我在这里尝试了很多解决方案，但没有一个能够正确工作<代码>唯一功能让我最接近。我的数据如下所示：

id   second   var1   var2
100   20       3      4
100   21       3      3
100   22       4      3
100   23       4      3
100   24       4      4 
100   22       3      3
100   23       3      3

---

它通常每300秒左右重复10秒左右。每个会话大约为1200秒。我想删除会话中的重复秒数，并取var1和var2中正在折叠的任何秒数的平均值，如果不是，则取保留原始值的平均值。如果var1和var2是非唯一的，我尝试的所有方法都只会删除重复项？

这将创建一个新的数据帧，其中包含您要求的要求

为了解释，您实际上不需要删除任何内容，只需要根据公共值对val1/2s进行分组，在本例中为id和second

library(tidyverse)

new_df <- df %>%
  group_by(id, second) %>%
  summarise(var1 = mean(var1),
            var2 = mean(var2)
            )

库（tidyverse）
新的_df%
分组依据（id，秒）%>%
总结（var1=平均值（var1），
var2=平均值（var2）
)

您可以使用

base-R

功能执行此操作：

aggregate(. ~ id+second, dat, mean)

##    id second var1 var2
## 1 100     20  3.0    4
## 2 100     21  3.0    3
## 3 100     22  3.5    3
## 4 100     23  3.5    3
## 5 100     24  4.0    4

使用

dplyr

package可以完成（类似于前面的答案，只需稍加调整）：

数据：

dat
aggregate（.~id+second，mydata，mean）
library(dplyr)
dat %>% group_by(id, second) %>% 
        summarise_all(mean)

## # A tibble: 5 x 4
## # Groups:   id [?]
##      id second  var1  var2
##   <int>  <int> <dbl> <dbl>
## 1   100     20   3.0     4
## 2   100     21   3.0     3
## 3   100     22   3.5     3
## 4   100     23   3.5     3
## 5   100     24   4.0     4

library(data.table)
unique(setDT(dat), by = c('id','second'))

#     id second var1 var2
# 1: 100     20    3    4
# 2: 100     21    3    3
# 3: 100     22    4    3
# 4: 100     23    4    3
# 5: 100     24    4    4

 dat <- structure(list(id = c(100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L                       
     ), second = c(20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 22L, 23L), var1 = c(3L,                          
     3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L), var2 = c(4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 3L)), .Names = c("id",        
     "second", "var1", "var2"), .internal.selfref = <pointer: 0x02af24a0>, row.names = c(NA, 
     7L), class = c("data.table", "data.frame"))