我有一个 data.frame，其中有一列应该包含连续数据。但是，有些行的值带有 '~' 和 '
c.a <- c(1,5,3,7,4,9,2,3,7)
c.b <- c("a", "c", "f", "s", "r", "q", "w", "e", "t")
c.d <- c(1,4,6, '<5', '~34', 65, 45, 2, 6)
x <- data.frame(c.a, c.b, c.d)
目标是从 data.frame x 中删除第 4 行和第 5 行
希望这不是一个重复的问题，但我已经快速搜索并找不到解决方案。提前致谢。
【问题讨论】：
您可以使用grepl()进行过滤：
x[grepl(x=as.numeric(x$c.d),"[^\\d]"), ]
输出：
c.a c.b c.d
1 1 a 1
2 5 c 4
3 3 f 6
4 9 q 65
5 2 w 45
6 3 e 2
7 7 t 6
【讨论】：
您可以尝试转换为数字并丢弃非数字的那些
x[!is.na(as.numeric(as.character(x$c.d))),]
输出：
c.a c.b c.d
1 1 a 1
2 5 c 4
3 3 f 6
6 9 q 65
7 2 w 45
8 3 e 2
9 7 t 6
【讨论】：
我认为，如果您没有关闭stringsAsFactors = F，您可能无法获得想要的结果，您可以在创建数据框时执行此操作：
x <- data.frame(c.a, c.b, c.d, stringsAsFactors=F)
x$c.d <- as.numeric(x$c.d)
x[complete.cases(x),]
您也可以在代码顶部添加options(stringsAsFactors=F)，这将在许多情况下为您提供帮助（如果适合您，您可以选择使用）。
运行上面的代码应该会给你想要的输出。
你可以使用这个解决方案（感谢@Onyambu）：
na.omit(transform(x,c.d=as.numeric(c.d)))
【讨论】：
转换the factor to a numeric (as.numeric(levels(x[, 'c.d']))[x[, 'c.d']])，然后将 NA 从数据框中索引出来：
x <- x[!is.na(as.numeric(levels(x[, 'c.d']))[x[, 'c.d']]), ]
这会产生一条警告消息（warnings ≠ errors），您可以忽略它（它给出的原因是转换非数字字符会产生 NA，但这正是我们希望它在此处执行的操作）。
Warning message:
In `[.data.frame`(x, !is.na(as.numeric(levels(x[, "c.d"]))[x[, "c.d"]]), :
NAs introduced by coercion
这就是结果，正如你所要求的：
c.a c.b c.d
1 1 a 1
2 5 c 4
3 3 f 6
6 9 q 65
7 2 w 45
8 3 e 2
9 7 t 6
【讨论】：