R语言对比不同数据框两列时如何删除全部重复条目

duplicated()默认只会标记重复项里从第二次出现开始的元素，所以你原来的写法只会删掉重复条目的后续副本，保留第一个出现的版本，没法把所有重复过的条目全清掉。用下面几种方法都能实现需求：

方法1：基础R双向判断法（无依赖，保留原始顺序，最推荐） #

给duplicated()加fromLast = TRUE参数就能从向量末尾反向扫描重复项，两个方向的重复标记取交集，剩下的就是整个向量里只出现过一次的元素，还能保留元素在合并后的原始顺序：

compare <- append(test1$TL, test2$tl)
# 正反向同时判断重复，筛掉所有出现超过1次的元素
compare_unique <- compare[!duplicated(compare) & !duplicated(compare, fromLast = TRUE)]

方法2：基础R频次统计法 #

直接统计每个元素的出现次数，只留出现次数刚好为1的条目就行，结果是去重后的唯一值集合：

compare <- append(test1$TL, test2$tl)
freq_count <- table(compare)
compare_unique <- names(freq_count[freq_count == 1])

方法3：tidyverse 写法 #

如果你平时用dplyr处理数据，用计数筛选的逻辑写起来更直观：

library(dplyr)

compare <- append(test1$TL, test2$tl)
compare_unique <- tibble(value = compare) %>%
  count(value) %>%
  filter(n == 1) %>%
  pull(value)

小提示 #

如果你的字符串列存在首尾多余空格、大小写不统一的情况（比如"Test"和"test"、" test "会被识别成不同值），合并前可以先做清洗：用trimws()去掉首尾空格，tolower()/toupper()统一大小写，避免漏判重复值。如果列里有缺失值NA，上述逻辑会把重复的NA全部删掉，需要保留单个NA的话单独加个判断就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者melange164