R 如何识别行中重复的元素

我有一个数据框，看起来像这样，但总共有31个变量（列）和11000个观察值（缺少的值为空）：

我想按行确定是否存在“T”类型变量的任何重复元素，因此我的df如下所示：

 T1 = c("a1", "c1", "e1", "d1", "a3", "f1", "f2") 
 T2 = c("b1", "d1", "a1", "b2", "a3", "f1", "f3")
 T3 = c(NA, NA, "e1", "d1", NA, "a4", "f3")
 T4 = c( NA, NA, NA, b2, NA, "b3", "f5")
 T5 = c( NA, NA, NA, NA, NA, "a4", "f6")
 T6 = c( NA, NA, NA, NA, NA,  NA, "f7") 
 T7 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, "c1")
 T8 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, "c1")
 T9 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, "f2")
 T10= c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, "f3")
 D = c(F, F, T, T, T, T, T)

我试图编写一个函数，但显然我错过了一些东西，因为它不起作用： 首先，我创建了一个带有空值的新变量

df$D <- ""

---

df$D我是
dplyr
和
tidyverse
的粉丝，这就是为什么我要走这条路线：

df <- data.frame(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10)

df %>% 
mutate(index = row_number()) %>% 
gather(key, value, -index, na.rm = T) %>% 
group_by(index) %>% 
summarise(D = any(duplicated(value))) %>%
cbind(df)

df%
变异（索引=行号（））%>%
聚集（键，值，-索引，na.rm=T）%>%
分组依据（指数）%>%
汇总（D=任何（重复（值）））%>%
cbind（df）
以下仅使用基本R

df1$D <- apply(df1, 1, function(x) {
  x <- na.omit(x)
  any(unlist(Map('==', x[1], x[-1])))
})

df1
#  T1 T2   T3   T4   T5   T6   T7   T8   T9  T10     D
#1 a1 b1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#2 c1 d1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#3 e1 a1   e1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#4 d1 b2   d1   b2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#5 a3 a3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#6 f1 f1   a4   b3   a4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#7 f2 f3   f3   f5   f6   f7   c1   c1   f2   f3  TRUE

请使用
dput
显示示例。值
a1
，
c1
等是字符串，需要引用。您可以通过将代码复制/粘贴到R控制台中进行检查，看看它是否有效。选项是
apply（df1，1，FUN=function（x）anyDuplicated（x[x！=“”]）
多亏了你们两位的评论，现在最后一段代码有效了，仍然不知道函数有什么问题，但我认为主要的是有一个解决方案。我从原始数据中删除了其他列，忘记了包含id列，但在我用它计算的代码中，这就是为什么我没有得到正确的数据。再次感谢。你有答案，请阅读你的问题时要做什么。事实上，我使用了代码，我把它放在自己只需要纠正它，但从答案中我更喜欢第二个，所以我选择了那个。无法表明有用性，因为我对这一点还不熟悉，而且我的声誉很低（但我确实这么做了，只是这里没有显示）。是的，我还在学习游戏规则。谢谢你。我对R比较陌生，所以我不知道如何从这段代码中获取D的对象。分析11000行是很困难的。不，我只是不知道如何使用您的代码将结果添加到我的df中。我可以在控制台中得到答案，但我需要它作为df中的新变量。使用此代码可以得到我想要的结果：df$D，因此我添加了
cbind
，这将把它添加到您的
df
。
df$D <- apply(df[-1], 1, function(i) any(duplicated(i, incomparables = NA)))

df <- data.frame(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10)

df %>% 
mutate(index = row_number()) %>% 
gather(key, value, -index, na.rm = T) %>% 
group_by(index) %>% 
summarise(D = any(duplicated(value))) %>%
cbind(df)

df1$D <- apply(df1, 1, function(x) {
  x <- na.omit(x)
  any(unlist(Map('==', x[1], x[-1])))
})

df1
#  T1 T2   T3   T4   T5   T6   T7   T8   T9  T10     D
#1 a1 b1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#2 c1 d1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#3 e1 a1   e1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#4 d1 b2   d1   b2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#5 a3 a3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#6 f1 f1   a4   b3   a4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  TRUE
#7 f2 f3   f3   f5   f6   f7   c1   c1   f2   f3  TRUE

v <- stringr::str_sort(ls(pattern = '^T[[:digit:]]+$'), numeric = TRUE)
df1 <- data.frame(mget(v))