在至少一个 data.frame 中输出包含 NA 的行名答案

【问题标题】：output row names containing NA in atleast one data.frame在至少一个 data.frame 中输出包含 NA 的行名
【发布时间】：2021-12-11 21:04:30
【问题描述】：

我有两个数据框：

df1:

        c1-1       c2-45      c3-65      c4-88         c5-97
r1        NA    0.598817857 0.053798422 0.776829475      NA
r2  0.481191121 0.67205121  0.50231424  0.933501988 0.169838618
r3  0.127680486       NA    0.188186772       NA    0.410198769
r4  0.448870194 0.372560979 0.627946034 0.277422856 0.540501786
r5  0.828152448 0.962372344 0.72686092  0.881644452 0.822969723

df2:

          c1-24     c2-98     c3-77        c4-82       c5-9
r1  0.528260595 0.602697657 0.15193253  0.458712206 0.785602995
r2  0.250479754 0.999715659 0.575051699     NA      0.830962509
r3     NA           NA      0.733031402 0.189934875 0.554902551
r4  0.160801532 0.611729999 0.665725625 0.966146299 0.005503371
r5  0.483603251 0.306977032 0.377184726 0.109827232 0.63159439

它们都包含相同的行名，但包含不同的列名（'-' 符号之前的字符串对于两个数据帧是相同的，但之后的字符串是不同的）。

我想比较两个数据帧和至少其中一个包含 NA 的输出行。例如：上例中的输出将是：

r1，r2，r3

【问题讨论】：

标签： r subset

【解决方案1】：

is.na 检查 NA 值
如果df1 或df2 具有NA，则使用| 获取TRUE。
rowSums 计算行中的 NA 值
仅返回具有超过 0 个NA 值的行的行名。

rownames(df1)[rowSums(is.na(df1) | is.na(df2)) > 0]
#[1] "r1" "r2" "r3"

【讨论】：

完美。也谢谢你的解释！

【解决方案2】：

我们可以使用

row.names(df1)[Reduce(`|`, lapply(df1 * df2, is.na))]

-输出

[1] "r1" "r2" "r3"

【讨论】：