如何高效匹配/分组具有重复行的索引?
假设我有这个数据集:
set.seed(14)
dat <- data.frame(mtcars[sample(1:5, 14, TRUE), ])[sample.int(14), ]
rownames(dat) <- NULL
dat
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## 1 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 3 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 4 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 5 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 6 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 7 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 8 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 9 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 10 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 11 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 12 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## 13 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 14 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
我可以使用以下方法找到所有重复项的索引(包括第一个重复项):
which_duplicated <- function(dat){
which(duplicated(dat) | duplicated(dat[nrow(dat):1, ])[nrow(dat):1])
}
which_duplicated(dat)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13
但我希望能够像下面所示将这些索引匹配起来:list(
c(2, 13),
c(1, 4, 5, 6, 9),
c(3, 7, 8, 10, 11)
)
我该如何高效地完成这件事?
Filter(function(x) length(x) > 1, by(dat, as.list(dat), rownames))
很慢。 - rawr