您可以使用duplicated()函数查找唯一组合：

> df[!duplicated(df[1:3]),]
  v1 v2 v3  v4 v5
1  7  1  A 100 98
2  7  2  A  98 97
3  8  1  C  NA 80
6  9  3  C  75 75

要仅获取重复项，可以在两个方向上选中它：

> df[duplicated(df[1:3]) | duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE),]
  v1 v2 v3 v4 v5
3  8  1  C NA 80
4  8  1  C 78 75
5  8  1  C 50 62

使用dplyr可以执行以下操作：

library(dplyr)

# distinct
df %>% 
  distinct(v1, v2, v3, .keep_all = T)

# non-distinct only
df %>% 
  group_by(v1, v2, v3) %>% 
  filter(n() > 1)

# exclude any non-distinct
df %>% 
  group_by(v1, v2, v3) %>% 
  filter(n() == 1)

您可以使用plyr软件包：

library(plyr)

ddply(df, c("v1","v2","v3"), head, 1)
#   v1 v2 v3  v4 v5
# 1  7  1  A 100 98
# 2  7  2  A  98 97
# 3  8  1  C  NA 80
# 4  9  3  C  75 75

ddply(df, c("v1","v2","v3"), function(x) if(nrow(x)>1) x else NULL)
#   v1 v2 v3 v4 v5
# 1  8  1  C NA 80
# 2  8  1  C 78 75
# 3  8  1  C 50 62

是的，但是如果你有太多的数据，使用plyr和ddply是非常非常慢的。
你应该试试这样的东西：

df[ cbind( which(duplicated(df[1:3])), which(duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE))),]

或：

from = which(duplicated(df[1:3])
to = which(duplicated(df[1:3], fromLast=TRUE))
df[cbind(from,to),]

在大多数情况下我们会更快。
测试一下然后告诉我们
有一些错误，但我猜你可以修复这些，只要你得到的想法。
我也尝试独特的和所有

我知道这是一个很老的问题，但无论如何，我认为使用unique（）函数的明显解决方案也应该在这里给出：

unique(df[1:3])

或按名称指定列：

unique(df[c("v1","v2","v3)]

...并指定行：

unique(df[,c("v1","v2","v3)]

如果您使用的是data.table，那么很容易使一个或多个变量具有唯一的大小写。

unique(DT, by = c("var1", "var2"))

一种不优雅但实用的方法是将给定行的条目粘贴在一起，并查找哪些是唯一（或非唯一）行，如下所示：

df.vector=apply(df,1,FUN=function(x) {paste(x,collapse="")})
df.table=table(df.vector)

然后使用类似下面的命令获取副本的索引：

which(df.vector%in%names(which(df.table>1)))