如果两个变量的值为 NA，则对 R 中的数据进行子集化以删除行

【问题标题】：Subsetting data in R to remove rows if values for two variables are NA如果两个变量的值为 NA，则对 R 中的数据进行子集化以删除行
【发布时间】：2017-03-07 22:55:41
【问题描述】：

我想从我的数据集中删除所有在两列中为 NA 的行。如果一行在任一列中都有非 NA 值，我想保留它。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r dplyr subset

【解决方案1】：

你可以这样做

library(tidyverse)
df <- data.frame(a = c(2, 4, 6, NA, 3, NA),
             b = c(5, 4, 8, NA, 6, 7))

df1 <- df %>%
  filter(is.na(a) == FALSE | is.na(b) == FALSE)

你会得到：

【讨论】：

我建议只使用library(dplyr)，除非你真的需要整个tidyverse。

【解决方案2】：

这里有几个base R 建议。遍历数据集的列，将其转换为逻辑向量，并通过将每个对应元素与Reduce 进行比较来折叠逻辑向量，否定输出并将数据集子集

df[!Reduce(`&`, lapply(df, is.na)),]

或将逻辑矩阵 (!is.na(df)) 转换为逻辑 vector 以对数据集进行子集化

df[rowSums(!is.na(df))>0,]

数据

df <- data.frame(a = c(2, 4, 6, NA, 3, NA),
         b = c(5, 4, 8, NA, 6, 7))

【讨论】：