Найти уникальность в строках с NA?

Question

У меня есть фрейм данных, как показано ниже. Я хотел бы найти уникальные строки (строки уникальности).

Но в этих данных у меня есть «NA» как отсутствующие данные. Таким образом, NA может получить любое значение, как и другие строки. Например: в строке c6 возможно NA получить 0,1 или 2 в столбце a2, или в строке c8 возможно, что NA получает 0 или 1 в столбце a3.

В другой стороны, в строках 1, 2 и 6 все значения, кроме NA являются одинаковыми, так потому, что НС может быть значение «0 или 1», мне нравится, чтобы удалить эту строку и просто держать строке 2

Кроме того, в строке c6 столбцы a1 и a3 (исключают столбцы NA) такие же, как строки c2 и c5, и в NA могут быть одинаковые значения, такие как c2 и c5, поэтому эта строка не уникальна.

данные:

 a1 a2 a3 a4 
c1 2 1 0 NA 
c2 2 1 0 0 
c3 2 1 1 0 
c4 2 2 0 NA 
c5 2 1 0 0 
c6 2 NA 0 NA 
c7 1 NA 0 NA 
c8 2 0 NA NA 

Я хотел бы, чтобы этот вывод:

выход:

 a1 a2 a3 a4 
c2 2 1 0 0 
c3 2 1 1 0 
c4 2 2 0 NA 
c7 1 NA 0 NA 
c8 2 0 NA NA 

Кроме того, @ решение Сотоса помочь мне больше, но в последней части после удаления NA когда make pattern для строк, его решение рассматривает тот же шаблон (23) для c8 и c6 и удаляет их. Но на самом деле c8 уникален. Также C7 уникален, но игнорирует его.

c1 <- c(2,1,0,NA) 
c2<-c(2,1,0,0) 
c3<-c(2,1,1,0) 
c4<-c(2, 2,0,NA) 
c5<-c(2,1,0,0) 
c6<-c(2,NA,0,NA) 
c7<-c(1,NA,0,NA) 
c8 <-c(2,0,NA,NA) 

df<-as.data.frame(rbind(c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8)) 

library(stringr) 

df <- unique(df) 
df$new <- apply(df, 1, function(i) paste(na.omit(i), collapse = '')) 
df$new2 <- rowSums(sapply(df$new, function(i) str_detect(i, df$new))) 
new_df <- subset(df, df$new2 == 1) 
new_df <- new_df[, !names(new_df) %in% c('new', 'new2')] 
new_df 

Answer 1

Ну, это не решение R стиль и, вероятно, замедлится, когда применяется к большим кадров данных ...

uniq = F 
i = 1 
while(!uniq){ 
    to.remove = vector() 
    for(j in setdiff(1:nrow(df), i)){ # setdiff avoid i and j beeing identical 
    row.idx = intersect(which(!is.na(df[i, ])), # get all indices which not NA 
         which(!is.na(df[j, ])) # in both columns 
    ) 
    if(all(df[i, row.idx] == df[j, row.idx])) # match the rows, only using the 
     to.remove = union(to.remove, j)   # columns identified before 
    } 
    if(length(to.remove) == 0){ 
    uniq = T 
    } else { 
    df = df[-to.remove,] 
    i = i + 1 
    } 
}