unique()函数对行名进行去重后再读取的代码

在R中，你可以先使用`read.table()`或其他适合的函数读取数据，然后利用`unique()`函数获取文件中唯一的行名。接着，将这些独特的行名存储在一个向量或列表中，并用它们替换原始的行名。下面是一个示例代码：

# 首先尝试读取带重复行名的文件
data <- read.table("11clinical.txt", header = TRUE, sep = "\t", check.names = FALSE)

# 查看当前的行名是否有重复
duplicates <- duplicated(data$rownames)
if (any(duplicates)) {
  # 提取唯一的行名
  unique_row_names <- unique(data$rownames[duplicates == FALSE])
  
  # 用唯一的行名替换原数据
  data$rownames <- unique_row_names
  
  # 再次读取数据，现在行名应该是唯一的了
  data <- read.table(text = row.names(data), col.names=data.colnames(), header=TRUE, check.names = FALSE)
}

# 现在data应该已经去除了重复的行名

相关问题

R语言导入R语言中具有多个重复值的文件，进行数据去重，将去重后的结果导出到新的文件中。

在R语言中，如果你有一个包含重复值的数据集，你可以使用`duplicated()`函数找到重复行，然后利用`[!duplicated()]`操作符选择唯一不重复的行。下面是基本步骤：

1. **加载数据**：首先，你需要读取含有重复值的文件。假设你的数据存储在一个CSV文件中，可以使用`read.csv()`或`read.table()`函数，例如：

   data <- read.csv("input_file.csv")

2. **检查并识别重复行**：

   dup_rows <- duplicated(data)

这会返回一个逻辑向量，其中TRUE表示重复行，FALSE表示非重复行。

3. **去重**：

   unique_data <- data[!dup_rows,]

`unique_data`现在包含了原始数据集中去重后的行。

4. **保存新数据**：
要将去重后的数据保存到一个新的CSV文件，你可以使用`write.csv()`函数：

   write.csv(unique_data, "output_file.csv", row.names = FALSE)  # 如果不需要行名，row.names = FALSE

如果你希望保持列名和行名，只需删除`row.names = FALSE`这一项。

完成以上步骤后，你就成功地从源文件中去除了重复值，并将其保存到了新的文件中。

请用matlab2016b实现以下需求：读取excel有ABC三列，A列为项目名称，以字符串形式存储，B列为物资编码，以字符串形式存储，C列为物资名称，以数值形式存储，在matlab中实现excel透视表如下的效果：A列为行，B列为列，C列为求和项

好的，以下是实现这个需求的 Matlab 代码：

% 读取 Excel 数据
data = readtable('example.xlsx');

% 生成透视表
result = pivot_table(data, {'A'}, {'B'}, 'C', 'sum');

% 显示透视表
disp(result);

其中，`example.xlsx` 是包含 ABC 三列数据的 Excel 文件路径，`pivot_table` 是一个自定义函数，实现透视表的生成。以下是 `pivot_table` 函数的代码：

function result = pivot_table(data, rows, cols, values, func)
% data: 输入的表格数据
% rows: 行分组的列名
% cols: 列分组的列名
% values: 求和的列名
% func: 求和函数

% 分组
grouped = findgroups(data(:, rows), data(:, cols));

% 求和
summed = splitapply(func, data(:, values), grouped);

% 生成透视表
result = unstack(summed, cols, rows, 'AggregationFunction', func);

% 设置行名和列名
result.Properties.RowNames = unique(data.(rows{1}));
result.Properties.VariableNames = unique(data.(cols{1}));
end

这个函数使用 `findgroups` 函数将表格数据按照行分组和列分组的列名进行分组，然后使用 `splitapply` 函数对每个分组进行求和，最后使用 `unstack` 函数生成透视表。