Методы поиска и извлечения дубликатов:

1. Использование функции duplicated():
   Функция duplicated()идентифицирует повторяющиеся строки во фрейме данных. Комбинируя его с оператором отрицания !, мы можем извлечь повторяющиеся строки. Вот пример:

# Creating a sample data frame
df <- data.frame(id = c(1, 2, 3, 4, 2, 3),
                 value = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
# Finding and extracting duplicate rows
duplicates <- df[duplicated(df), ]

2. Использование функции anyDuplicated().
   Функция anyDuplicated()возвращает индекс первого повторяющегося элемента в векторе. Применяя его к каждому столбцу во фрейме данных, мы можем идентифицировать повторяющиеся строки. Вот пример:

# Finding and extracting duplicate rows
duplicates <- df[apply(df, 1, function(row) anyDuplicated(row) > 0), ]

3. Использование функции subset().
   Функция subset()позволяет фильтровать строки на основе определенных условий. Объединив ее с функцией duplicated(), вы можете извлечь повторяющиеся строки. Вот пример:

# Extracting duplicate rows using subset()
duplicates <- subset(df, duplicated(df))

4. Использование функции distinct().
   Функция distinct()из пакета dplyr может использоваться для удаления повторяющихся строк из фрейма данных. Сравнивая исходный фрейм данных с другим, мы можем идентифицировать и извлечь повторяющиеся строки. Вот пример:

library(dplyr)
# Finding and extracting duplicate rows
duplicates <- anti_join(df, distinct(df))

5. Использование функции table().
   Функция table()обеспечивает подсчет частоты уникальных значений в векторе. Применяя его к нескольким столбцам во фрейме данных, мы можем идентифицировать повторяющиеся строки. Вот пример:

# Finding and extracting duplicate rows
duplicates <- df[table(df) > 1, ]

В этой статье мы рассмотрели различные методы поиска и извлечения повторяющихся значений из фрейма данных в R. Мы рассмотрели методы использования таких функций, как duplicated(), anyDuplicated(), subset(), distinct()и table(). В зависимости от ваших конкретных требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод для эффективной обработки повторяющихся значений. Используя эти методы, вы можете обеспечить более чистые и надежные данные для анализа.