假设有一个 data frame 只有两个变量 X Y，
其数值如下：
X Y
1 2
1 3
2 4
2 6
3 2
3 7
.
.
.
那我希望能够去除出现重复元素的 rows，
所以就会剩下：
X Y
1 2
3 7
.
.
.
目前是用 for loop，但由于资料量较大导致会花上不少时间，
想请问有没有其他方法可以更快解决？谢谢

unique(...)

嗯...我试过 unique, distinct 跟 duplicate，但这些满足不了需求，还是说有什么参数是我没注意到的？

两个栏分别distinct之后再bind_cols即可

你的需求有顺序问题，意即row1的(1,2)如果选择留下,row2的(1,3)就需排除，这种情况下自己写loop可能是最好的方法，向量化写法比较难控制先后顺序

distinct(df, X) %>% bind_cols(distinct(df, Y))

楼上如果两个字段各自distinct后数量不一样，这样还可以bind吗？

两个各自distinct无法达到要的效果（以上面为例，X=2的rows不会被砍掉）如同L大所说，想知道是不是只剩下loop这方法，不然就是要写一个底层的函数或是用foreach之类的来加速补充说明一下，在考虑该row 是否要被移除，就是看该row的每个值是否在前面的rows任意的变量中出现过

试试递回 https://ideone.com/h9p8Rn

(2,4) or (2,6) 为什么在默认答案中没有一个留下?

谢谢S大的程式码，又学了一课，是快上不少，虽然在实际数据上还是需要数以分钟的计算时间，但应该是目前较快的方法C大，因为row 1的（1,2）导致后面的rows的X与Y不能出现1或2

so若先删x,y共有重复，再删x,y各自重复，再删互有重复?https://ideone.com/NFdoyO啊我没有做一般性测试 最后列可能有bug..sorry..概念参考

不会，感谢您的想法，明天来测一下真实数据能多快，谢谢

感谢17楼S大提供的做法，原来有apply(df,2,"%in%"…)这种写法 学习了~FUN的部分竟然能以字串的方式放pipe运算子，好神奇 哈哈C大的做法的确有bug喔(一样也是顺序的问题)，刚刚帮忙测过了~递回写法不好写 S大厉害!!

为什么我完全看不懂原po的需求@@..

原po 希望得到一个 data.frame 里面的每个 row 包含的x y都没出现在该 row 之前的任一 row 中然后这些 row 都来自一个给定的 data.frame

row2有y=3了为什么预期x=3被留下来？ 一样还没看懂...

应该说从第一列开始，记录一个set包含出现过的 x, y，如果接下来的一列里面包含此set内的值，就丢弃这列；若无就保留这列，然后将这列x, y放入set中。重复这个步骤到最后一列，然后输出保留的列。https://ideone.com/J1XkGl

for loop的话可能可以在找到对应时马上排除剩余所有可能对应的列，可以减少大量的圈数。这可让待比对的资料快速地变少。

A大的做法也不失为一个好方法，效率取决于不重复资料的稀疏程度~

嗯对，太稀疏不值得尝试。

借用s大的程式码当范例 https://ideone.com/0roCLw数字多的时候快一些，提供参考