删除具有 NA 值的行并在另一年删除这些观察结果[重复]答案

【问题标题】：Remove rows with NA values and delete those observations in another year [duplicate]删除具有 NA 值的行并在另一年删除这些观察结果[重复]
【发布时间】：2017-12-14 20:35:36
【问题描述】：

我发现为我正在尝试做的事情找到合适的词有点困难。

假设我有这个数据框：

library(dplyr)

# A tibble: 74 x 3
       country  year conf_perc
         <chr> <dbl>     <dbl>
 1      Canada  2017        77
 2      France  2017        45
 3     Germany  2017        60
 4      Greece  2017        33
 5     Hungary  2017        67
 6       Italy  2017        38
 7      Canada  2009        88
 8      France  2009        91
 9     Germany  2009        93
10      Greece  2009        NA
11     Hungary  2009        NA
12       Italy  2009        NA

现在我想删除 2009 年具有 NA 值的行，但我也想删除 2017 年这些国家/地区的行。我想得到以下结果：

# A tibble: 74 x 3
       country  year conf_perc
         <chr> <dbl>     <dbl>
 1      Canada  2017        77
 2      France  2017        45
 3     Germany  2017        60
 4      Canada  2009        88
 5      France  2009        91
 6     Germany  2009        93

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

按“国家”分组后我们可以any

library(dplyr)
df1 %>% 
  group_by(country) %>% 
  filter(!any(is.na(conf_perc)))
# A tibble: 6 x 3
# Groups:   country [3]
#  country  year conf_perc
#    <chr> <int>     <int>
#1  Canada  2017        77
#2  France  2017        45
#3 Germany  2017        60
#4  Canada  2009        88
#5  France  2009        91
#6 Germany  2009        93

【讨论】：

【解决方案2】：

baseR解：

foo <- df$year == 2009 & is.na(df$conf_perc) 
bar <- df$year == 2017 & df$country %in% unique(df$country[foo])
df[-c(which(foo), which(bar)), ]

#   country year conf_perc
# 1  Canada 2017        77
# 2  France 2017        45
# 3 Germany 2017        60
# 7  Canada 2009        88
# 8  France 2009        91
# 9 Germany 2009        93

【讨论】：