删除一行中的重复单元格

Question

下面的问题是关于检测一行是否有重复的单元格。 我想问一下如何删除第2，第3，....重复项(只保留一个单元格)

Removing duplicate values row-wise in R

示例；团队 #6595380(第 4 行)有一个重复成员 - 人 #24432987 出现在 Person1 列和 Person5 列中。

Team    Person1   Person2   Person3   Person4   Person5  Person6  Person7
6594794 37505959  37469784    NA         NA       NA        NA      NA
6595053 30113392  33080042  21537147  32293683    NA        NA      NA
6595201 697417    22860111  NA           NA       NA        NA      NA
6595380 24432987  32370372  11521625   362790   24432987 22312802 32432267
6595382 12317669  25645492  NA           NA       NA        NA      NA
6595444 8114419   236357    32545314  22247108    NA        NA      NA
6595459 2135269   32332907  32332907  32436550    NA        NA      NA
6595468 33590928  10905322  32319555  10439608    NA        NA      NA
6595485 33080810  33162061  NA           NA       NA        NA      NA
6595496 36901773  34931641  NA           NA       NA        NA      NA
6595523 512193    8747403   NA           NA       NA        NA      NA
6595524 32393404  113514    NA           NA       NA        NA      NA
6595526 37855554  37855512  NA           NA       NA        NA      NA
6595536 18603977  1882599   332261    10969771  712339  2206680  768785

Answer 1

如果您的目标是将重复的行转换为 NA，那么您可以使用 duplicated 作为逻辑值来识别重复的行(在 pivot_longer ):

library(tidyverse)

df %>% 
  pivot_longer(cols = -Team) %>% 
  mutate(value = if_else(duplicated(cbind(Team, value)), NA_integer_, value)) %>% 
  pivot_wider(Team, names_from = name, names_sort = T)

#> # A tibble: 14 × 8
#>       Team  Person1  Person2  Person3  Person4 Person5  Person6  Person7
#>      <int>    <int>    <int>    <int>    <int>   <int>    <int>    <int>
#>  1 6594794 37505959 37469784       NA       NA      NA       NA       NA
#>  2 6595053 30113392 33080042 21537147 32293683      NA       NA       NA
#>  3 6595201   697417 22860111       NA       NA      NA       NA       NA
#>  4 6595380 24432987 32370372 11521625   362790      NA 22312802 32432267
#>  5 6595382 12317669 25645492       NA       NA      NA       NA       NA
#>  6 6595444  8114419   236357 32545314 22247108      NA       NA       NA
#>  7 6595459  2135269 32332907       NA 32436550      NA       NA       NA
#>  8 6595468 33590928 10905322 32319555 10439608      NA       NA       NA
#>  9 6595485 33080810 33162061       NA       NA      NA       NA       NA
#> 10 6595496 36901773 34931641       NA       NA      NA       NA       NA
#> 11 6595523   512193  8747403       NA       NA      NA       NA       NA
#> 12 6595524 32393404   113514       NA       NA      NA       NA       NA
#> 13 6595526 37855554 37855512       NA       NA      NA       NA       NA
#> 14 6595536 18603977  1882599   332261 10969771  712339  2206680   768785

---

如果目标是删除重复的单元格:

library(tidyverse)

df %>% 
  pivot_longer(cols = -Team, values_drop_na = T) %>% 
  distinct(Team, value, .keep_all = TRUE) %>% 
  pivot_wider(Team, names_from = name)

#> # A tibble: 14 × 8
#>       Team  Person1  Person2  Person3  Person4  Person6  Person7 Person5
#>      <int>    <int>    <int>    <int>    <int>    <int>    <int>   <int>
#>  1 6594794 37505959 37469784       NA       NA       NA       NA      NA
#>  2 6595053 30113392 33080042 21537147 32293683       NA       NA      NA
#>  3 6595201   697417 22860111       NA       NA       NA       NA      NA
#>  4 6595380 24432987 32370372 11521625   362790 22312802 32432267      NA
#>  5 6595382 12317669 25645492       NA       NA       NA       NA      NA
#>  6 6595444  8114419   236357 32545314 22247108       NA       NA      NA
#>  7 6595459  2135269 32332907       NA 32436550       NA       NA      NA
#>  8 6595468 33590928 10905322 32319555 10439608       NA       NA      NA
#>  9 6595485 33080810 33162061       NA       NA       NA       NA      NA
#> 10 6595496 36901773 34931641       NA       NA       NA       NA      NA
#> 11 6595523   512193  8747403       NA       NA       NA       NA      NA
#> 12 6595524 32393404   113514       NA       NA       NA       NA      NA
#> 13 6595526 37855554 37855512       NA       NA       NA       NA      NA
#> 14 6595536 18603977  1882599   332261 10969771  2206680   768785  712339