Сократите tibble / df, удалив дублирующиеся записи внутри tidyverse - PullRequest
Новая
       8

Сократите tibble / df, удалив дублирующиеся записи внутри tidyverse

0 голосов
/ 05 ноября 2018

У меня очень большой фрейм данных, с которого мне нужен год потерь на очко: 

# A tibble: 74,856 x 13
   Date       index    Mean   Sdev  Median pixel_used   doy Month Year_n  Year lossyear Point Scene      
   <date>     <chr>   <dbl>  <dbl>   <dbl>      <int> <int> <int>  <dbl> <int>    <int> <int> <chr>      
 1 2013-06-11 NBR    0.481  0.0832  0.496       92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 2 2013-06-11 NDMI   0.175  0.0737  0.189       92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 3 2013-06-11 NDVI   0.734  0.0517  0.741       92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 4 2013-06-11 TCB    0.237  0.0159  0.235       92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 5 2013-06-11 TCG    0.158  0.0174  0.158       92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 6 2013-06-11 TCW   -0.0958 0.0195 -0.0903      92647   162     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 7 2013-06-27 NBR    0.524  0.0503  0.525       39323   178     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 8 2013-06-27 NDMI   0.234  0.0464  0.236       39323   178     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
 9 2013-06-27 NDVI   0.721  0.0351  0.725       39323   178     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
10 2013-06-27 TCB    0.249  0.0299  0.251       39323   178     6   2013  2013     2017     1 LC08_125016
# ... with 74,846 more rows

Мне удалось создать подмножество по строке df [, c ("lossyear", "Point")]: 

# A tibble: 74,856 x 2
   Point lossyear
   <fct> <fct>   
 1 1     2017    
 2 1     2017    
 3 1     2017    
 4 1     2017    
 5 1     2017    
 6 1     2017    
 7 1     2017    
 8 1     2017    
 9 1     2017    
10 1     2017    
# ... with 74,846 more rows

Но как мне его «укоротить», чтобы у меня была только 1 строка на уникальную точку, соответствующую соответствующему потерям за год (2000: 2017)? Примерно так: 

# A tibble: 42 x 2
   Point lossyear
   <fct> <fct>   
 1 1     2017    
 2 2     2017    
 3 3     2017    
 4 4     2016    
 5 5     2016    
 6 6     2016    
 7 7     2015    
 8 8     2014    
 9 9     2014    
10 10    2014    
# ... with 32 more rows

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 05 ноября 2018

Мы можем использовать distinct, чтобы получить unique элементы выбранных столбцов 

library(dplyr)
df %>% 
   distinct(lossyear, Point)
0 голосов
/ 05 ноября 2018

Вы можете сгруппировать по Point и получить первое значение через slice:
библиотека (dplyr) df%>% select (lossyear, Point) %>% group_by (точка) %>% slice (1)%>% ungroupt

...