R 删除只有 NA 的组

Question

我有一个类似于以下结构生成的数据框：

library(dplyr)

df1 <- expand.grid(region   = c("USA", "EUR", "World"),
                  time     = c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020),
                  scenario = c("policy1", "policy2"),
                  variable = c("foo", "bar"))

df2 <- expand.grid(region   = c("USA", "EUR", "World"),
                  time     = seq(2000, 2020, 1),
                  scenario = c("policy1", "policy2"),
                  variable = c("foo", "bar"))

df2 <- filter(df2, !(time %in% c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020)))

df1$value <- rnorm(dim(df1)[1], 1.5, 1)
df1[df1 < 0] <- NA
df2$value <- NA

df1[df1$region == "World" & df1$variable == "foo", "value"] <- NA

df <- rbind(df1, df2)

rm(df1, df2)

df <- arrange(df, region, scenario, variable, time)

df 包含两种“类型”的 NA。对于区域和变量（World/foo）的一种组合，根本没有数据。对于所有其他组合，我们有除 2000、2005、2010、2015、2020 年以外的所有年份的 NA。

我需要一个过滤器来删除仅包含 NA 的区域和变量的组合，但保留那些仅包含几个 NA 的组合。背景是我想应用线性插值来计算后者的缺失值，方法是将dplyr 和zoo-package 中的功能（用于插值）结合使用，如下所示：

df <- group_by(df, region, scenario, variable, time) %>%
      mutate(value = zoo::na.approx(value)) %>% ungroup()

仅包含 NA 的组会导致 na.approx 返回错误，因为它不能仅与 NA 一起使用。

Answer 1

要仅保留 region 和 variable 在 value 中至少有 1 个非 NA 条目的组合，您可以使用：

df %>% group_by(region, variable) %>% filter(any(!is.na(value)))

或等价：

df %>% group_by(region, variable) %>% filter(!all(is.na(value)))

你可以使用 data.table：

library(data.table)
setDT(df)[, if(any(!is.na(value))) .SD, by = .(region, variable)]

base R 中的一种方法可能是：

df_split <- split(df, interaction(df$region, df$scenario, df$variable))
do.call(rbind.data.frame, df_split[sapply(df_split, function(x) any(!is.na(x$value)))])