比如有一个数据框，根据第一列ID去重，将所有重复的行删除，你用unique和duplicate函数，可能是错误的，这里总结一下。
模拟数据
set.seed(123)
dat = data.frame(ID = c(1:10,9,4,4,9,9,2),y = rnorm(16))
dat
需求：
把ID重复的行都去掉。
错误1：用unique函数
unique函数，会去掉重复的ID，保留不重复的ID，利用 1,2，3,1中1是重复的，用unique之后剩下：1,2，3，而不是2,3。
所以，下面的步骤是错误的。
uid = unique(dat$ID)
dat[dat$ID %in% uid,]
错误2：duplicate函数
duplicate会返回TRUE和FALSE状态，返回的是唯一值，而不是去掉所有重复ID的值。类似unique，不是我们想要的。
dat[!duplicated(dat$ID),]
正确1：用filter函数
先判断出现的次数，提取ID，然后用filter进行提取。
uid = dat %>% count(ID) %>% filter(n ==1) %>% select(ID)
uid
dat[dat$ID %in% uid$ID,]
正确2：用%in%
先用duplicate打印出重复的ID，然后用filter排除即可。
uid2 = dat$ID[duplicated(dat$ID)]
uid2
dat %>% filter(!ID %in% uid2)
完整测试代码：
set.seed(123)
dat = data.frame(ID = c(1:10,9,4,4,9,9,2),y = rnorm(16))
dat
# 错误方法
dat[!duplicated(dat$ID),]
# 正确方法1
uid = unique(dat$ID)
dat[dat$ID %in% uid,]
uid = dat %>% count(ID) %>% filter(n ==1) %>% select(ID)
uid
dat %>% filter(ID %in% uid$ID)
# 正确方法2
uid2 = dat$ID[duplicated(dat$ID)]
uid2
dat %>% filter(!ID %in% uid2)
