根据 R 中重复的 counts/Subsetting 数据打破平局
Breaking ties based on repeated counts/Subsetting data in R
我正在尝试想出一种合理（如果不是很聪明）的方法来对某些数据进行子集化。假设当我从原始数据创建一个 table 时，它看起来像这样：
testdat <- data.frame(nom = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I",
"J", "K"), cts = c(100, 50, 35, 10, 10, 5, 4, 2, 1, 1, 1))
我的想法是把这里的前三个点之后的数据截下来（它们都有独特的name/count组合）然后把D、E、F、G点作为一组（它们是第一个）重复计数的组），然后点 I、J 和 K（重复计数的第二组）。以防万一不清楚我所说的“重复计数”是什么意思，我的意思是 E 和 F 之间没有区别，除了它们的名字——它们都在数据中出现了 10 次。
这不是搜索重复项（因为每一行都是唯一的），而是搜索（因为第二列中有重复计数）。我们可以假设顺序总是递减或重复；它永远不会增加（table 结果按降序排列）。
如何找到第一个 cts 重复 n 次的行（和行号）？
您可以通过以下操作获取包含第一个重复多次的值的行：
which(testdat$cts == rle(testdat$cts)$values[which(rle(testdat$cts)$lengths > 1)[1]])[1]
#> [1] 4
第一个重复三次的条目是
which(testdat$cts == rle(testdat$cts)$values[which(rle(testdat$cts)$lengths > 2)[1]])[1]
#> [1] 9
以及所有重复的行
which(duplicated(testdat$cts) | rev(duplicated(rev(testdat$cts))))
#> [1] 4 5 9 10 11
我正在尝试想出一种合理（如果不是很聪明）的方法来对某些数据进行子集化。假设当我从原始数据创建一个 table 时，它看起来像这样：
testdat <- data.frame(nom = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I",
"J", "K"), cts = c(100, 50, 35, 10, 10, 5, 4, 2, 1, 1, 1))
我的想法是把这里的前三个点之后的数据截下来（它们都有独特的name/count组合）然后把D、E、F、G点作为一组（它们是第一个）重复计数的组），然后点 I、J 和 K（重复计数的第二组）。以防万一不清楚我所说的“重复计数”是什么意思，我的意思是 E 和 F 之间没有区别，除了它们的名字——它们都在数据中出现了 10 次。
这不是搜索重复项（因为每一行都是唯一的），而是搜索（因为第二列中有重复计数）。我们可以假设顺序总是递减或重复；它永远不会增加（table 结果按降序排列）。
如何找到第一个 cts 重复 n 次的行（和行号）？
您可以通过以下操作获取包含第一个重复多次的值的行：
which(testdat$cts == rle(testdat$cts)$values[which(rle(testdat$cts)$lengths > 1)[1]])[1]
#> [1] 4
第一个重复三次的条目是
which(testdat$cts == rle(testdat$cts)$values[which(rle(testdat$cts)$lengths > 2)[1]])[1]
#> [1] 9
以及所有重复的行
which(duplicated(testdat$cts) | rev(duplicated(rev(testdat$cts))))
#> [1] 4 5 9 10 11