Tidyr有一个新函数drop_na:

library(tidyr)
df %>% drop_na()
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
df %>% drop_na(rnor, cfam)
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

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(.))

我更喜欢用下面的方法来检查行中是否包含NAs:

row.has.na <- apply(final, 1, function(x){any(is.na(x))})

这将返回逻辑向量，其中的值表示一行中是否有NA。你可以使用它来查看你需要删除多少行:

sum(row.has.na)

并最终放弃它们

final.filtered <- final[!row.has.na,]

对于过滤具有特定部分NAs的行，它变得有点棘手(例如，您可以将'final[，5:6]'输入到'apply')。 一般来说，Joris Meys的解决方案似乎更优雅。

Tidyr有一个新函数drop_na:

library(tidyr)
df %>% drop_na()
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
df %>% drop_na(rnor, cfam)
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

还要检查complete。例:

> final[complete.cases(final), ]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

na。省略是更好的只是删除所有的NA。完成了。case允许部分选择，只包括数据框架的某些列:

> final[complete.cases(final[ , 5:6]),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

你的解决办法行不通。如果你坚持使用的话。不，那你就得这样做:

> final[rowSums(is.na(final[ , 5:6])) == 0, ]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

但是使用complete。case更清晰，也更快。

这将返回至少有一个非na值的行。

final[rowSums(is.na(final))<length(final),]

这将返回至少有两个非na值的行。

final[rowSums(is.na(final))<(length(final)-1),]