我的猜测是，这个问题可以用这样一种更优雅的方式解决:

  m <- matrix(1:25, ncol = 5)
  m[c(1, 6, 13, 25)] <- NA
  df <- data.frame(m)
  library(dplyr) 
  df %>%
  filter_all(any_vars(is.na(.)))
  #>   X1 X2 X3 X4 X5
  #> 1 NA NA 11 16 21
  #> 2  3  8 NA 18 23
  #> 3  5 10 15 20 NA

delete.dirt <- function(DF, dart=c('NA')) {
  dirty_rows <- apply(DF, 1, function(r) !any(r %in% dart))
  DF <- DF[dirty_rows, ]
}

mydata <- delete.dirt(mydata)

上面的函数删除数据帧中任何列中有'NA'的所有行，并返回结果数据。如果你想检查多个值，如NA和?将函数参数中的dart=c('NA')更改为dart=c('NA'， '?')

如果您希望更好地控制如何判定行无效，另一个选项是

final <- final[!(is.na(final$rnor)) | !(is.na(rawdata$cfam)),]

使用上述方法，得到:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

就变成:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

.．.其中只有第5行被删除，因为它是唯一包含rnor和cfam的NAs的行。然后可以更改布尔逻辑以适应特定的需求。

使用{dplyr}包中的filter()函数和across()帮助函数是一种既通用又能产生可读性较好的代码的方法。

library(dplyr)

vars_to_check <- c("rnor", "cfam")

# Filter a specific list of columns to keep only non-missing entries

df %>% 
  filter(across(one_of(vars_to_check),
                ~ !is.na(.x)))

# Filter all the columns to exclude NA
df %>% 
  filter(across(everything(),
                ~ !is.na(.)))

# Filter only numeric columns
df %>%
  filter(across(where(is.numeric),
                ~ !is.na(.)))

类似地，在dplyr包中也有变体函数(filter_all, filter_at, filter_if)，它们完成同样的事情:

library(dplyr)

vars_to_check <- c("rnor", "cfam")

# Filter a specific list of columns to keep only non-missing entries
df %>% 
  filter_at(.vars = vars(one_of(vars_to_check)),
            ~ !is.na(.))

# Filter all the columns to exclude NA
df %>% 
  filter_all(~ !is.na(.))

# Filter only numeric columns
df %>%
  filter_if(is.numeric,
            ~ !is.na(.))

尝试na.omit (your.data.frame)。至于第二个问题，试着把它作为另一个问题发布(为了清晰)。

如果你只想删除所有列中有NAs的行，下面是解决方案:

df %>%
    filter(!if_all(everything(), ~  is.na(.)))