如何将下列代码变为循环，或者简化

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1. f1<-list()
   
2. f2<-list()
   
3. f3<-list()
   
4. f4<-list()
   
5. f5<-list()
   
6. f6<-list()
   
7. f7<-list()
   
8. f8<-list()
   
9. f9<-list()
   
10. f10<-list()
    
11. for (k in 1:10) {
    
12.     f1[[k]]<- which(dta_couple[1,2]==dta_couple[k,4])
    
13.     dta_couple[which(f1%in%1),]<-NA
    
14.     f2[[k]]<-which(dta_couple[2,2]==dta_couple[k,4])
    
15.     dta_couple[which(f2%in%1),]<-NA
    
16.     f3[[k]]<-which(dta_couple[3,2]==dta_couple[k,4])
    
17.     dta_couple[which(f3%in%1),]<-NA
    
18.     f4[[k]]<-which(dta_couple[4,2]==dta_couple[k,4])
    
19.     dta_couple[which(f4%in%1),]<-NA
    
20.     f5[[k]]<-which(dta_couple[5,2]==dta_couple[k,4])
    
21.     dta_couple[which(f5%in%1),]<-NA
    
22.     f6[[k]]<-which(dta_couple[6,2]==dta_couple[k,4])
    
23.     dta_couple[which(f6%in%1),]<-NA
    
24.     f7[[k]]<-which(dta_couple[7,2]==dta_couple[k,4])
    
25.     dta_couple[which(f7%in%1),]<-NA
    
26.     f8[[k]]<-which(dta_couple[8,2]==dta_couple[k,4])
    
27.     dta_couple[which(f8%in%1),]<-NA
    
28.     f9[[k]]<-which(dta_couple[9,2]==dta_couple[k,4])
    
29.     dta_couple[which(f9%in%1),]<-NA
    
30.     f10[[k]]<-which(dta_couple[10,2]==dta_couple[k,4])
    
31.     dta_couple[which(f10%in%1),]<-NA
    
32. }
    
33. 
    
34. dta_couple

复制代码

	name1	num	name2	num2
1	沈修	1	苏甜	2
2	苏甜	2	沈修	1
3	李志远	3	沈梅	4
4	沈梅	4	李志远	3
5	沈天逸	5	王丽丽	6
6	王丽丽	6	沈天逸	5
7	苏利天	7	李依琳	7
8	水泽	8	范容	9
9	范容	9	水泽	8
10	李依琳	10	苏利天	7

数据如上：

代码的目的就是要去掉重复的记录，这个重复是指的不管先后顺序，相同即为重复。
运行上述代码正常，得到的结果是：

	name1	num	name2	num2
1	NA		NA
2	苏甜	2	沈修	1
3	NA		NA
4	沈梅	4	李志远	3
5	NA		NA
6	王丽丽	6	沈天逸	5
7	NA		NA
8	NA		NA
9	范容	9	水泽	8
10	李依琳	10	苏利天	7

希望，大神能帮我简化上述代码，谢谢！

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        name1        num        name2        num2
1        NA        NA        NA        NA
2        苏甜        2        沈修        1
3        NA        NA        NA        NA
4        沈梅        4        李志远        3
5        NA        NA        NA        NA
6        王丽丽        6        沈天逸        5
7        NA        NA        NA        NA
8        NA        NA        NA        NA
9        范容        9        水泽        8
10        李依琳        10        苏利天        7

用dplyr::distinct  ，重复的只保留一个，其他自然删除，很简单。。检查重复必备！！！

jgchen1966 发表于 2018-6-6 22:43
用dplyr::distinct  ，重复的只保留一个，其他自然删除，很简单。。检查重复必备！！！

使用R 的 朋友，对for(   ) {    }  要常“感恶心”，尽可能消除对它的任何“好感”！！！

I agree! For loop is evil, if you can not master it.

jgchen1966 发表于 2018-6-6 22:43
用dplyr::distinct  ，重复的只保留一个，其他自然删除，很简单。。检查重复必备！！！

我指的重复，应该不是你理解的重复。数据中：
        name1        num        name2        num2
1        沈修              1          苏甜                 2
2        苏甜                 2        沈修           1
3        李志远        3        沈梅                 4
4        沈梅          4        李志远          3
上述数据中，第一行和第二行为重复数据。如果用你说的函数dinstinct函数去重，那结果就是没有重复数据，但是根据我的要求，上述数据中，是存在重复数据的，结果为：
1        沈修              1          苏甜                 2
3        李志远        3        沈梅                 4

所以，不知道你觉得用distinct函数怎么解决这个问题？

1. library(tidyverse)
   
2. library(stringr)
   
3. filtered <- dta_couple %>%
   
4.   select(ref, name1, name2) %>%
   
5.   nest(name1, name2) %>%
   
6.   mutate(ls = map(data, unlist),
   
7.          ls = map(ls, sort),
   
8.          ls = map(ls, str_c, collapse = "_")) %>%
   
9.   select(-data) %>%
   
10.   unnest() %>%
    
11.   group_by(ls) %>%
    
12.   filter(row_number() == max(row_number())) %>%
    
13.   pull(ref)
    
14. 
    
15. result <- filter(dta_couple, ref %in% filtered)

复制代码

cheetahfly 发表于 2018-6-7 12:05

select(ref, name1, name2) %>%
不太明白，这里的ref是指的什么，而且程序报错了：
“Error in FUN(X[], ...) : object 'ref' not found”

露露的家园2012 发表于 2018-6-8 09:49
select(ref, name1, name2) %>%
不太明白，这里的ref是指的什么，而且程序报错了：
“Error in FUN(X[ ...

疏忽了，我把你数据第一列：1,2,3,4,5,...编了一个列名：ref
如果没有，可以在最开始mutate(dta_couple, ref = row_number())就可以了

新建一列，name1和name2排序后粘一起，用这列去重就好了

1. library(dplyr)
   
2. data <- data.frame(name1=c('a','b','c'),name2=c('b','a','a'),num=c(2,3,1),stringsAsFactors=F)
   
3. for(i in 1:nrow(data)){
   
4.         data$name12[i] <- sort(c(data$name1[i],data$name2[i])) %>% paste(collapse='')
   
5. }
   
6. distinct(data,name12,.keep_all=T)

复制代码