我试图找到一种方法来确定一组列何时更改data.frame中的值。让我直截了当，请考虑以下示例：
x<-data.frame(cnt=1:10, code=rep('ELEMENT 1',10), val0=rep(5,10), val1=rep(6,10),val2=rep(3,10))
x[4,]$val0=6
- cnt列是一个唯一的ID（可以是日期或时间列，为简单起见，这里是一个int）
- 代码列就像行集的代码（想象几个这样的组，但代码不同）。代码和cnt是我的data.table中的键。
- val0，val1，val2列就像得分一样。
上面的data.frame应该被理解为：'ELEMENT 1'的分数从5,6,3开始，一直保持到4迭代时它们变为6,6,3，然后变回5,6 ，3。
我的问题是，有办法获得 第1，第4和第5 data.frame的一行？有没有办法检测列何时发生变化？ （btw有12列）
我试过用了 复制 data.table（在大多数情况下完美地工作）但在这种情况下它将删除所有重复项并仅保留第1行和第4行（删除第5行）。
你有什么建议吗？我宁愿不使用for循环，因为有大约。 2M行。
在 data.table 版本1.8.10（CRAN中的稳定版本），有一个（n）（未导出的）函数调用 duplist 这正是这样做的。它也是用C语言编写的，因此速度非常快。
require(data.table) # 1.8.10
data.table:::duplist(x[, 3:5])
# [1] 1 4 5
如果您正在使用的开发版本 data.table （1.8.11），然后有一个更高效的版本（在内存方面）重命名为 uniqlist，这完全相同的工作。可能这应该导出到下一个版本。似乎不止一次出现过SO。让我们来看看。
require(data.table) # 1.8.11
data.table:::uniqlist(x[, 3:5])
# [1] 1 4 5
在 data.table 版本1.8.10（CRAN中的稳定版本），有一个（n）（未导出的）函数调用 duplist 这正是这样做的。它也是用C语言编写的，因此速度非常快。
require(data.table) # 1.8.10
data.table:::duplist(x[, 3:5])
# [1] 1 4 5
如果您正在使用的开发版本 data.table （1.8.11），然后有一个更高效的版本（在内存方面）重命名为 uniqlist，这完全相同的工作。可能这应该导出到下一个版本。似乎不止一次出现过SO。让我们来看看。
require(data.table) # 1.8.11
data.table:::uniqlist(x[, 3:5])
# [1] 1 4 5
完全不可读，但是：
c(1,which(rowSums(sapply(x[,grep('val',names(x))],diff))!=0)+1)
# [1] 1 4 5
基本上，跑 diff 在每一行，找到所有的变化。如果发生变化 任何 列，然后行中发生了更改。
而且，没有 sapply：
c(1,which(rowSums(diff(as.matrix(x[,grep('val',names(x))])))!=0)+1)