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论文查重怎么办？就那么办！OK！
数据查重怎么办？就这么办！KO！
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：
- 将符合目标的重复行全部删掉；
- 存在重复的行，根据需求保留一行
数据准备
使用GEO数据库的表达数据，抽取一些并稍加处理（为方便展示）
data<-read.csv("A.csv",header=TRUE)
可以明显看到ID_REF存在重复，那要怎么处理呢？
一个不留
对于重复的行，一个不留！
1. unique 直接去重
data1<-unique(data)
data1
简单，直接，可以看到第9行完全重复的已经被删除。
如果我还想去掉ID_REF重复的行，怎么办？
2. duplicated 可选去重
1）删除数据集中完全重复的行，同unique
data2<-data[!duplicated(data),]
2）选择性删除
A：删除某一列存在重复的行
data2<-data[!duplicated(data$ID_REF),]
删除了ID_REF列存在重复的行，搞定！
B：删除某几列重复的行
#等价 data2 <- data[!duplicated(data[,c("ID_REF","GSM74876")]),] data2 <- data[!duplicated(data[,c(1,3)]),]
删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！
择“优”录取
存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。
1. aggregate函数
A : ID_REF重复行，保留其均值
data3<-aggregate( .~ID_REF,data=data, mean)
保留其最大值如下即可：
data3<-aggregate( .~ID_REF,data=data, max)
2 dplyr函数
A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致。
library(dplyr)data4 <- data %>% group_by(ID_REF) %>% summarise_all(mean)
表达量去重
芯片表达数据中，会存在一个基因多个探针的情况，此处选择在所有样本中表达量之和最大的探针。
library(tibble) data5 <- data %>% #计算每个探针（行）的表达量均值 mutate(rowMean =rowMeans(.[grep("GSM", names(.))])) %>% #表达量均值从大到小排序 arrange(desc(rowMean)) %>% # 选择第一个，即为表达量最大值 distinct(ID_REF,.keep_all = T) %>% #去除rowMean这一列 select(-rowMean) %>% # 将ID_REF列变成行名 column_to_rownames(var = "ID_REF")
好了，常用的数据去重方法先介绍这些，绝对比论文查重简单多了！
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