使用 dplyr::filter() 删除 NA 观测值答案

【问题标题】：Removing NA observations with dplyr::filter()使用 dplyr::filter() 删除 NA 观测值
【发布时间】：2015-05-05 15:07:18
【问题描述】：

我的数据如下所示：

library(tidyverse)

df <- tribble(
    ~a, ~b, ~c,
    1, 2, 3, 
    1, NA, 3, 
    NA, 2, 3
)

我可以使用drop_na() 删除所有NA 观察：

df %>% drop_na()

或者删除单个列中的所有NA 观察（例如a）：

df %>% drop_na(a)

为什么我不能只使用普通的!= 过滤管道？

df %>% filter(a != NA)

为什么我们必须使用 tidyr 的特殊功能来移除 NA？

【问题讨论】：

price != "NA" 应该可以工作
因为任何与NA的比较，包括NA==NA，都会返回NA
@Metrics：这很奇怪（对我来说）这行得通。你能解释一下为什么会这样吗？
顺便说一句，这和dplyr/filter没有任何关系。
@user3731467 我没有diamonds 数据，但在示例数据上，Metrics 的建议有效

标签： r dplyr

【解决方案1】：

例如：

你可以使用：

df %>% filter(!is.na(a))

删除 a 列中的 NA。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果有人在2020年在这里，在制作完所有管道后，如果你管道%>% na.exclude将带走管道中的所有NA！

【讨论】：

【解决方案3】：

来自@Ben Bolker：

[T]his 与 dplyr::filter() 无关

来自@Marat Talipov：

[A]任何与 NA 的比较，包括 NA==NA，都将返回 NA

来自@farnsy 的related answer：

== 运算符不会像您期望的那样处理 NA。

认为 NA 的意思是“我不知道那里有什么”。正确答案 to 3 > NA 显然是 NA 因为我们不知道缺失值是否是否大于 3。好吧，NA == NA 也是一样。他们是两个缺失值但真实值可能完全不同，所以正确答案是“我不知道”。

R 不知道您在分析中在做什么，所以不是可能会引入稍后最终会发布的错误一个尴尬的你，它不允许比较运算符认为 NA 是一个值。

【讨论】：

【解决方案4】：

我一直用这个，效果很好

cool$day[cool$day==''] <- NA  
cool$day[is.na(cool$day)] <- "NA"

cool <- cool[!cool$day == "NA", ]

【讨论】：