Lassen Sie Zeilen weg, die eine bestimmte Spalte von NA enthalten

Ich möchte wissen, wie man NAWerte in einem Datenrahmen weglässt, aber nur in einigen Spalten, die mich interessieren.

Beispielsweise,

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 10, NA), z=c(NA, 33, 22))

aber ich möchte nur die Daten weglassen, wo yist NA, deshalb sollte das Ergebnis sein

  x  y  z
1 1  0 NA
2 2 10 33

na.omitscheint zu löschen alle Zeilen enthalten keine NA.

Kann mir jemand bei dieser einfachen Frage helfen?

Aber wenn ich jetzt die Frage ändere wie:

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3,NA), y = c(1,0, 10, NA), z=c(43,NA, 33, NA))

Wenn ich nur weglassen möchte x=naoder z=nawo kann ich die |Funktion in setzen?

Sie können die complete.casesFunktion folgendermaßen verwenden und in eine Funktion einfügen:

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 10, NA), z=c(NA, 33, 22))

completeFun <- function(data, desiredCols) {
  completeVec <- complete.cases(data[, desiredCols])
  return(data[completeVec, ])
}

completeFun(DF, "y")
#   x  y  z
# 1 1  0 NA
# 2 2 10 33

completeFun(DF, c("y", "z"))
#   x  y  z
# 2 2 10 33

BEARBEITEN: Nur Zeilen ohne NAs zurückgeben

Wenn Sie alle Zeilen mit mindestens einer NAin einer Spalte entfernen möchten , verwenden Sie einfach die complete.casesFunktion direkt nach oben:

DF[complete.cases(DF), ]
#   x  y  z
# 2 2 10 33

Oder wenn completeFunbereits in Ihrem Workflow verankert ist;)

completeFun(DF, names(DF))

Verwenden is.na

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 10, NA), z=c(NA, 33, 22))
DF[!is.na(DF$y),]

Hadley hat tidyrgerade diese erstaunliche Funktion bekommendrop_na

library(tidyr)
DF %>% drop_na(y)
  x  y  z
1 1  0 NA
2 2 10 33

Verwenden Sie 'Teilmenge'

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 10, NA), z=c(NA, 33, 22))
subset(DF, !is.na(y))

Es ist möglich na.omitfür data.table:

na.omit(data, cols = c("x", "z"))

Versuche dies:

cc=is.na(DF$y)
m=which(cc==c("TRUE"))
DF=DF[-m,]

Zeile weglassen, wenn eine der beiden spezifischen Spalten enthält <NA>.

DF[!is.na(DF$x)&!is.na(DF$z),]

Versuchen Sie einfach Folgendes:

DF %>% t %>% na.omit %>% t

Es transponiert den Datenrahmen und lässt Nullzeilen weg, die vor der Transposition 'Spalten' waren, und dann transponieren Sie ihn zurück.