如何删除所有单元格在我指定的列中都有 NA 的 NA？答案

【问题标题】：How do I drop NAs where all cells have an NA in the columns I specify?如何删除所有单元格在我指定的列中都有 NA 的 NA？
【发布时间】：2022-01-11 05:05:09
【问题描述】：

我正在尝试使用NAs 删除行。 NA 需要在我指定的所有列中。例如，如果我指定Tickets、Group，那么每一行的两列中都需要有NAs 来指示要删除的行。我试着做 df %>% drop_na(Tickets, Group) 但出现错误提示 unexpected , 和 )。基本上，City、State 或 Date 中没有 NA，我想删除所有其他列中带有 NAs 的所有行。

City	State	Date	Tickets	Group
Chicago	IL	2021-01-01	NA	NA
Chicago	IL	2021-02-01	NA	NA
Chicago	IL	2021-03-01	4	NA
Chicago	IL	2021-03-01	3	1

这就是我想要的：

City	State	Date	Tickets	Group
Chicago	IL	2021-03-01	4	NA
Chicago	IL	2021-03-01	3	1

TLDR：我正在尝试删除所有指定列中具有 NA 值的行。

我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r na

【解决方案1】：

使用base R

subset(df1, rowSums(is.na(df1[c("Tickets", "Group")])) < 2)
     City State       Date Tickets Group
3 Chicago    IL 2021-03-01       4    NA
4 Chicago    IL 2021-03-01       3     1

或者在dplyr中加上if_any

library(dplyr)
df1 %>% 
   filter(if_any(c(Tickets, Group), complete.cases))
     City State       Date Tickets Group
1 Chicago    IL 2021-03-01       4    NA
2 Chicago    IL 2021-03-01       3     1

数据

df1 <- structure(list(City = c("Chicago", "Chicago", "Chicago", "Chicago"
), State = c("IL", "IL", "IL", "IL"), Date = c("2021-01-01", 
"2021-02-01", "2021-03-01", "2021-03-01"), Tickets = c(NA, NA, 
4L, 3L), Group = c(NA, NA, NA, 1L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-4L))

【讨论】：

【解决方案2】：

使用filter。

library(dplyr)

df %>% filter(!is.na(Tickets) | !is.na(Group))
#     City State       Date Tickets Group
#1 Chicago    IL 2021-03-01       4    NA
#2 Chicago    IL 2021-03-01       3     1

【讨论】：

【解决方案3】：

我们可以使用否定的if_all：

library(dplyr)
df %>%
  filter(!if_all(c(Tickets, Group), is.na))

   City State       Date Tickets Group
1 Chicago    IL 2021-03-01       4    NA
2 Chicago    IL 2021-03-01       3     1

【讨论】：

【解决方案4】：

谢谢大家的cmets。有助于解决这个问题。我想我找到了解决办法。对于任何想知道的人：

通过稍微编辑上面的代码，我找到了所有 NA 的行。然后我用我的 df 反加入它，它有所有观察结果以获得我想要的结果。

data_NA <-
df %>% 
filter(is.na(Tickets) & is.na(Group))

df <-
df %>%
anti_join(data_NA)

【讨论】：

不需要创建中间对象，然后是anti_join。我们可以只使用否定运算符 (!) 和 OR 运算符 (|) 来过滤您选择的行 OUT 而不是 IN：filter(!(is.na(Tickets) | is.na(Group)))