如何过滤掉data.matrix特定列中的NA值？ （具有层次结构的数据）

Question

我有一个 data.matrix df，我想过滤掉 col1 列的 NA 值。我测试了不同的方法，但总是出错。

列中的唯一值：

> unique(df$test_data$col1)
[1] "not_finished" "finished"     NA

这是我尝试过的：

df %>% filter(!is.na(test_data$col1))

错误：

data.matrix(data) 中的错误： 'list' 对象不能被强制输入 'double'

或

df[!is.na(test_data$col1)]

错误：

test_data$col1 中的错误： $ 运算符对原子向量无效

或

df[!is.na(test_data.col1)]

错误：

[.data.frame(df, !is.na(test_data.col1)) 中的错误： 找不到对象“test_data.col1”

更新：

dput(df$test_data)

structure(list(col1 = c("not_finished", "finished", 
"not_finished", NA, NA), incident = c("NA", 
"NA", "INC-6033", "NA", "NA"), reason = c("NA", "NA", "False Positive", 
"NA", "NA")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 100L))

Answer 1

首先，检查你的数据集中是否有NAs

test <- c(1,2,3,NA)
is.na(test)

如果要删除包含NA 的行，可以使用na.omit()。 但是，如果您希望将NA 替换为不同的值，则可以使用ifelse()。例如

df$col1 <- ifelse(is.na(df$col1), "I used to be NA", df$col1)

这会将NA 的每个实例替换为I used to be NA，否则保留原始值。当然，如果要删除或替换，这取决于您的用例。