假设我有一个这样的数据框：
my_df<- data.frame(mat1=c(1,2,2,2,1,2,2),
mat2=c(5,4,3,1,5,4,4),
mat3=c(4,1,6,9,4,1,1),
mat4=c(1,2,6,9,1,2,2))
我实际上知道如何识别重复，这给了我以下内容：
mat1 mat2 mat3 mat4 Repeat
1 1 5 4 1 TRUE
2 2 4 1 2 TRUE
3 2 3 6 6 FALSE
4 2 1 9 9 FALSE
5 1 5 4 1 TRUE
6 2 4 1 2 TRUE
7 2 4 1 2 TRUE
我想对类似的模式进行分类，以生成如下类：
mat1 mat2 mat3 mat4 Repeat repeat_class
1 1 5 4 1 TRUE 1
2 2 4 1 2 TRUE 2
3 2 3 6 6 FALSE 0
4 2 1 9 9 FALSE 0
5 1 5 4 1 TRUE 1
6 2 4 1 2 TRUE 2
7 2 4 1 2 TRUE 2
其中，repeat_class=0 显示非重复数据记录，repeat_class=1,2 等标识在数据记录中找到的相似模式。
我可以在 for 循环中做到这一点，但对于大型数据集，它只是花费太长时间。我想知道在 R 中是否有更快的方法来做到这一点？
这是.GRPfrom 的一种选择data.table。我们按names'my_df'的分组，并将( :=).GRP行数大于1的值分配给'repeat_class'
library(data.table)
setDT(my_df)[, repeat_class := .GRP * (.N > 1), by = names(my_df)]
my_df
# mat1 mat2 mat3 mat4 repeat_class
#1: 1 5 4 1 1
#2: 2 4 1 2 2
#3: 2 3 6 6 0
#4: 2 1 9 9 0
#5: 1 5 4 1 1
#6: 2 4 1 2 2
#7: 2 4 1 2 2
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