duplicate 'row.names' are not allowed

时间: 2024-09-30 17:06:20 浏览: 46
"Duplicate 'row.names' are not allowed" 是一种常见的R语言错误提示,当你尝试创建数据框(data frame)时,如果行名有重复值,R就会抛出这个错误。在R中,每一行数据都应该有一个唯一的标识符作为行名(row names),如果你设置了相同的行名给不同的行,就会导致这个错误。为了修复这个错误,你需要检查并确保所有的行名都是唯一的,可以删除重复的行名,或者对重复的行名进行修改使其唯一。例如: ```R # 示例数据 df <- data.frame( col1 = c(1, 2, 3), col2 = c("a", "b", "b"), row.names = c("A", "B", "B") ) # 查看当前是否有重复行名 duplicated_row_names <- duplicated(df$row.names) # 删除重复的行名 df[row.names(df) %in% duplicated_row_names, ] # 或者修改重复的行名 df$row.names[which(duplicated_row_names)] <- unique(df$row.names)[duplicated_row_names] ```
相关问题

Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : duplicate 'row.names' are not allowed是什么原因

这个错误通常是因为在使用`write.table()`函数输出数据时,指定了`row.names = TRUE`,然后在读取这个文件时没有指定`row.names = NULL`或`row.names = FALSE`,导致重复的行名出现。 解决方法是在使用`read.table()`或`read.csv()`函数读取文件时,显式指定`row.names = NULL`或`row.names = FALSE`,例如: ```R data <- read.csv("file.csv", row.names = NULL) ``` 或者在使用`write.table()`函数输出数据时,指定`row.names = FALSE`,例如: ```R write.table(data, "file.csv", row.names = FALSE) ``` 这样就可以避免重复的行名出现,避免出现上述错误。

Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : duplicate 'row.names' are not allowed

这个错误提示是因为读入的数据中有重复的行名,而在 `read.table()` 函数中默认是不允许有重复的行名的。 解决这个问题可以有以下几种方法: 1. 重新命名行名:可以在读入数据时通过 `row.names` 参数指定一个新的行名,例如 `row.names = 1:nrow(data)`。 2. 去除重复的行:如果出现这个错误提示,说明数据中存在重复的行,可以通过 `duplicated()` 函数或者 `unique()` 函数去除重复的行。 3. 使用 `read.csv()` 函数:`read.csv()` 函数默认会自动将第一列作为行名,如果数据中没有重复的行名,使用该函数可能不会出现这个错误。

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解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

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