如何根据R中之前的列删除特定值答案

【问题标题】：How to delete a specific value based on the column before in R如何根据R中之前的列删除特定值
【发布时间】：2021-10-08 17:54:21
【问题描述】：

我在 R 中有一个包含变量列表的数据框。但是，我已经打印了我感兴趣的最后两列。我只想在 bs_Scores == 时删除 value 列中所有出现的 NAs bs_24.

bs_Scores   value
bs_0    16.7
bs_1    41.7
bs_12   33.3
bs_24   NA
bs_0    25
bs_1    41.7
bs_12   NA
bs_24   0
bs_0    16.7
bs_1    41.7
bs_12   16.7
bs_24   16.7
bs_0    NA

本质上，我想删除 bs_24 中在 value 列中具有 NA 的所有行，同时保留 bs_0、bs_1 和 bs_12 中的所有 NA。

所以它应该是这样的

bs_Scores   value
bs_0    16.7
bs_1    41.7
bs_12   33.3
bs_0    25
bs_1    41.7
bs_12   NA
bs_24   0
bs_0    16.7
bs_1    41.7
bs_12   16.7
bs_24   16.7
bs_0    NA

谢谢！

【问题讨论】：

如果预期的输出是正确的，我不确定我发布的解决方案有什么问题
对不起我的错。我刚刚意识到我没有 NA，而是空白（没有数据）。所以我不知道如何摆脱 bs_24 = 空白
bs_24 是“bs_Scores”中的一个值

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

子集使用dplyr 你可以使用下面的代码


library(dplyr)

df %>% subset(!is.na(value) & bs_Scores != "bs_24" )

【讨论】：

【解决方案2】：

将base R 与subset 一起使用

subset(df1, !((is.na(value) & bs_Scores == 'bs_24')|bs_Scores == ""))

-输出

 bs_Scores value
1       bs_0  16.7
2       bs_1  41.7
3      bs_12  33.3
5       bs_0  25.0
6       bs_1  41.7
7      bs_12    NA
8      bs_24   0.0
9       bs_0  16.7
10      bs_1  41.7
11     bs_12  16.7
12     bs_24  16.7
13      bs_0    NA

数据

df1 <- structure(list(bs_Scores = c("bs_0", "bs_1", "bs_12", "bs_24", 
"bs_0", "bs_1", "bs_12", "bs_24", "bs_0", "bs_1", "bs_12", "bs_24", 
"bs_0"), value = c(16.7, 41.7, 33.3, NA, 25, 41.7, NA, 0, 16.7, 
41.7, 16.7, 16.7, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-13L))

【讨论】：

感谢您的回复，但我注意到缺少 bs_24。我只希望 bs_24 = NA 丢失而不是其他值。
@HKJ3 我看了你的预期，它看起来与发布的解决方案完全一样
@HKJ3 在我的回答中，bs_12 NA 没有被删除
你是对的。这是我的错。我只是注意到我有空白而不是 NA。我将如何过滤掉空白。
@HKJ3 尝试更新subset(df1, !((is.na(value) & bs_Scores == 'bs_24')|bs_Scores == ""))

【解决方案3】：

dplyr 解决方案：

library(tidyverse)

bs_scores <- tibble::tribble(
               ~bs_Scores, ~value,
                   "bs_0",   16.7,
                   "bs_1",   41.7,
                  "bs_12",   33.3,
                  "bs_24",     NA,
                   "bs_0",     25,
                   "bs_1",   41.7,
                  "bs_12",     NA,
                  "bs_24",      0,
                   "bs_0",   16.7,
                   "bs_1",   41.7,
                  "bs_12",   16.7,
                  "bs_24",   16.7,
                   "bs_0",     NA
               )
bs_scores %>% 
  filter(!(bs_Scores == "bs_24" & (is.na(value))))
#> # A tibble: 12 × 2
#>    bs_Scores value
#>    <chr>     <dbl>
#>  1 bs_0       16.7
#>  2 bs_1       41.7
#>  3 bs_12      33.3
#>  4 bs_0       25  
#>  5 bs_1       41.7
#>  6 bs_12      NA  
#>  7 bs_24       0  
#>  8 bs_0       16.7
#>  9 bs_1       41.7
#> 10 bs_12      16.7
#> 11 bs_24      16.7
#> 12 bs_0       NA

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 10 月 11 日创建}

【讨论】：