我有一个数据框，第一行包含我的变量的名称。以下两行是有关变量的其他信息（调查中提出的问题，答案表），然后第四行开始来自受访者的实际数据。我想生成一个简单的散点图，但我不知道如何省略第二行和第三行。我假设我可以用过滤器做到这一点，但我无法弄清楚。我的代码给了我一个错误，说它无法识别我正在使用的行名。谁能帮忙举个例子？谢谢！
COVID_survey_data %>%
filter(answer_form, respondent_id) %>%
ggplot(aes(q063, q064)) + geom_point()
【问题讨论】：
dplyr::slice 函数在这种情况下会很有帮助
library(dplyr)
#>
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
head(mtcars) # first 6 rows
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am
#> Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1
#> Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1
#> Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1
#> Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0
#> Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0
#> gear carb
#> Mazda RX4 4 4
#> Mazda RX4 Wag 4 4
#> Datsun 710 4 1
#> Hornet 4 Drive 3 1
#> Hornet Sportabout 3 2
#> Valiant 3 1
# Note the first two are Mazda RX
# assume you do not want these 2 rows in the dataset
dim(mtcars) # dimensions
#> [1] 32 11
slice(mtcars, 3:n()) # rows 3-32
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs
#> Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1
#> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0
#> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1
#> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0
#> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1
#> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1
#> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1
#> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1
#> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0
#> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0
#> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0
#> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0
#> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0
#> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0
#> Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1
#> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1
#> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1
#> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1
#> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0
#> AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0
#> Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0
#> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0
#> Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1
#> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0
#> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1
#> Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0
#> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0
#> Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0
#> Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1
#> am gear carb
#> Datsun 710 1 4 1
#> Hornet 4 Drive 0 3 1
#> Hornet Sportabout 0 3 2
#> Valiant 0 3 1
#> Duster 360 0 3 4
#> Merc 240D 0 4 2
#> Merc 230 0 4 2
#> Merc 280 0 4 4
#> Merc 280C 0 4 4
#> Merc 450SE 0 3 3
#> Merc 450SL 0 3 3
#> Merc 450SLC 0 3 3
#> Cadillac Fleetwood 0 3 4
#> Lincoln Continental 0 3 4
#> Chrysler Imperial 0 3 4
#> Fiat 128 1 4 1
#> Honda Civic 1 4 2
#> Toyota Corolla 1 4 1
#> Toyota Corona 0 3 1
#> Dodge Challenger 0 3 2
#> AMC Javelin 0 3 2
#> Camaro Z28 0 3 4
#> Pontiac Firebird 0 3 2
#> Fiat X1-9 1 4 1
#> Porsche 914-2 1 5 2
#> Lotus Europa 1 5 2
#> Ford Pantera L 1 5 4
#> Ferrari Dino 1 5 6
#> Maserati Bora 1 5 8
#> Volvo 142E 1 4 2
slice(mtcars, 3:32) # rows 3-32
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs
#> Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1
#> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0
#> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1
#> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0
#> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1
#> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1
#> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1
#> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1
#> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0
#> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0
#> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0
#> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0
#> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0
#> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0
#> Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1
#> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1
#> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1
#> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1
#> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0
#> AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0
#> Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0
#> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0
#> Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1
#> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0
#> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1
#> Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0
#> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0
#> Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0
#> Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1
#> am gear carb
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#> Merc 230 0 4 2
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#> Merc 450SL 0 3 3
#> Merc 450SLC 0 3 3
#> Cadillac Fleetwood 0 3 4
#> Lincoln Continental 0 3 4
#> Chrysler Imperial 0 3 4
#> Fiat 128 1 4 1
#> Honda Civic 1 4 2
#> Toyota Corolla 1 4 1
#> Toyota Corona 0 3 1
#> Dodge Challenger 0 3 2
#> AMC Javelin 0 3 2
#> Camaro Z28 0 3 4
#> Pontiac Firebird 0 3 2
#> Fiat X1-9 1 4 1
#> Porsche 914-2 1 5 2
#> Lotus Europa 1 5 2
#> Ford Pantera L 1 5 4
#> Ferrari Dino 1 5 6
#> Maserati Bora 1 5 8
#> Volvo 142E 1 4 2
由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 5 月 19 日创建
【讨论】：
如果要保留某些行，可以使用 [] 并使用减号“-”指定要“排除”的行。 使用您的示例，如果您不需要 COVID_survey_data 中的前 3 行：
COVID_survey_data[-c(1:3),] %>%
ggplot(aes(q063, q064)) + geom_point()
如果你更喜欢tidyverse的方式，你可以使用切片函数
COVID_survey_data %>%
slice(-1:-3) %>%
ggplot(aes(q063, q064)) + geom_point()
【讨论】：
也许这会有所帮助：
COVID_survey_data <- COVID_survey_data[complete.cases(COVID_survey_data),]
【讨论】：