使用 R 操作 csv 电子表格答案

【问题标题】：Manipulating csv spreadsheet using R使用 R 操作 csv 电子表格
【发布时间】：2014-08-20 01:54:31
【问题描述】：

我想写一个如下所示的基本循环：

将电子表格导入为数据框
按标头中的变量扫描找到丢失的数据点“NA”删除该变量的该日历月的所有数据，即：

这里 var 'X' 在 1 月 2 日有 'NA'。我想删除 'X' 的所有 1 月值
```
  X Y Z
```
1 月 3 日 3 3 日

1 月 4 日 5 日

1 月 2 日 6 2

2 月 1 日 8 日

2 月 4 日 2 3 日

2 月 9 日 4 月 1 日

3 月 5 日不适用 5

3 月 8 日 7 4

3 月 9 日 7 5
创建如下所示的新数据框：
```
  X
```
2 月 1 日

2 月 4 日

2 月 9 日

3 月 5 日

3 月 8 日

3 月 9 日
```
   Y 
```
1 月 3 日

1 月 4 日

1 月 6 日

2 月 8 日

2 月 2 日

2 月 4 日
```
  Z
```
1 月 3 日

1 月 5 日

1 月 2 日

3 月 5 日

3 月 4 日

3 月 5 日
将剩余的“完整月份”（在本例中为“X”feb-mar、“Y”jan-feb、“Z”jan&mar）保存在新数据框中，以导出为新的 .csv 文件

任何入门帮助都会很大。如果已经问过这个问题，请引导我到源我不确定如何搜索这个。

【问题讨论】：

标签： r loops dataframe spreadsheet import-from-csv

【解决方案1】：

试试：

ddf2 = ddf[,c(1,2)]
xdf = ddf[ddf$month!=ddf2$month[is.na(ddf2$X)], c(1,2)]
xdf
  month X
4   feb 1
5   feb 4
6   feb 9
7   mar 5
8   mar 8
9   mar 9

ddf2 = ddf[,c(1,3)]
ydf = ddf[ddf$month!=ddf2$month[is.na(ddf2[,2])], c(1,3)]
ydf
  month Y
1   jan 3
2   jan 4
3   jan 6
4   feb 8
5   feb 2
6   feb 4

ddf2 = ddf[,c(1,4)]
zdf = ddf[ddf$month!=ddf2$month[is.na(ddf2[,2])], c(1,4)]
zdf
  month Z
1   jan 3
2   jan 5
3   jan 2
7   mar 5
8   mar 4
9   mar 5

【讨论】：