R语言：数据去重

查看重复的方式，有点像分类变量个数一样，unique()  或者 table()  都是很好的方式去检测。
1、unique函数
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    > rt  
        年 月 公司名 利率  
    1 2000  1      A    a  
    2 2000  1      A    a  
    3 2001  2      A    b  
    4 2001  3      A    c  
    5 2000  1      B    d  
    6 2000  2      B    e  
    7 2000  2      B    e  
    > unique(rt)  
        年 月 公司名 利率  
    1 2000  1      A    a  
    3 2001  2      A    b  
    4 2001  3      A    c  
    5 2000  1      B    d  
    6 2000  2      B    e  
    > unique(rt,fromLast=TRUE)  
        年 月 公司名 利率  
    2 2000  1      A    a  
    3 2001  2      A    b  
    4 2001  3      A    c  
    5 2000  1      B    d  
    7 2000  2      B    e 
以上是根据你的数据得到的，R中默认的是fromLast=FALSE,即若样本点重复出现，则取首次出现的；
否则去最后一次出现的。列名不变，去掉重复样本值之后的行名位置仍为原先的行名位置。
2、duplicated函数
在数据框中应用较为广泛。
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    #源数据  
    > data.set  
       Ensembl.Gene.ID Gene.Biotype Chromosome.Name Gene.Start..bp. Gene.End..bp.  
    1  ENSG00000236666    antisense                  22        16274560      16278602  
    2  ENSG00000236666    antisense                  22        16274560      16278602  
    3  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    4  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    5  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    6  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    7  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    8  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    9  ENSG00000234381   pseudogene              22        16333633      16342783  
    10 ENSG00000224435   pseudogene             22        16345912      16355362  
    
    #构建一个布尔向量，索引  
    > index<-duplicated(data.set$Ensembl.Gene.ID)  
    > index  
     [1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  
      
    #筛选数据  
    > data.set2<-data.set[!index,]  #选中了非重复的数据  
    > data.set2  
      
    #用法与is.na()对比  
    x[!is.na(x)]  #选中不是缺失值的数据